De plus en plus d’entreprises tirent parti de la synergie entre l’intelligence artificielle (IA) et les réseaux. Avec la multiplication des appareils utilisateurs et des données qu’ils génèrent, les entreprises s’appuient de plus en plus sur l’IA pour les aider à gérer une infrastructure réseau tentaculaire.
D’ici 2024, 60 % des entreprises disposeront d’une infrastructure intégrant l’IA, ce qui entraînera une automatisation plus étendue et des analyses prédictives pour des aspects des réseaux comme le dépannage, la prévention des incidents et la corrélation des événements.
Qu’est-ce que l’IA pour les réseaux ?
L’IA devient omniprésente tandis que les entreprises tentent de gérer des réseaux toujours plus complexes avec les ressources dont disposent leurs services informatiques. Ce que les administrateurs réseau faisaient autrefois manuellement est désormais largement automatisé – ou en passe de l’être.
Cependant, l’utilisation de l’IA ne met pas même les plus grandes entreprises à l’abri des pannes réseau. Facebook a subi une panne majeure en octobre 2021, que l’entreprise a attribuée à une reconfiguration défectueuse de ses routeurs. AWS a également connu une panne en décembre 2021 qu’elle a imputée à une erreur de dimensionnement du réseau.
Malgré la sophistication de l’IA et tout ce qu’elle peut faire pour les réseaux, elle n’est pas infaillible. Cela souligne l’importance persistante de l’intervention humaine dans les réseaux.
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Comment l’IA est déployée dans les réseaux
L’IA, et plus précisément l’application de l’apprentissage automatique (ML), aide les administrateurs réseau à sécuriser, dépanner et optimiser un réseau, ainsi qu’à planifier son évolution.
Sécurité
La multiplication des terminaux sur le réseau à l’ère du télétravail – et du travail depuis n’importe où – élargit la surface d’attaque d’un réseau. Pour rester sécurisé en permanence, un réseau doit être capable de détecter les appareils non autorisés ou compromis et d’y répondre.
L’IA améliore le processus d’intégration des appareils autorisés au réseau en définissant et en appliquant systématiquement des politiques de qualité de service (QoS) et de sécurité pour un appareil ou un groupe d’appareils. L’IA reconnaît automatiquement les appareils en fonction de leur comportement et applique systématiquement les politiques appropriées.
Un réseau alimenté par l’IA détecte également plus rapidement qu’un humain les comportements suspects, les activités qui s’écartent des politiques et les accès non autorisés au réseau. Si un appareil autorisé est effectivement compromis, un réseau alimenté par l’IA fournit le contexte de l’événement.
La catégorisation des appareils et le suivi de leur comportement aident les administrateurs réseau à gérer différentes politiques pour divers appareils et groupes d’appareils, et réduisent le risque d’erreur humaine lors de l’ajout d’un nouvel appareil autorisé au réseau. Ils les aident également à détecter et à résoudre les problèmes réseau en une fraction du temps.
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Dépannage
Avant l’avènement des réseaux pilotés par l’IA, les équipes NetOps (opérations réseau) devaient identifier les problèmes réseau en examinant les journaux, les événements et les données de plusieurs systèmes. Ce travail manuel prenait non seulement du temps et prolongeait les interruptions de service, mais créait également des occasions d’erreur humaine. La quantité considérable de données présentes dans les réseaux actuels rend humainement impossible pour une équipe NetOps, quelle que soit sa taille, de parcourir les journaux d’événements afin d’identifier et de résoudre les problèmes réseau.
Désormais, l’IA permet aux réseaux non seulement de corriger eux-mêmes les problèmes pour maximiser leur disponibilité, mais aussi de suggérer à NetOps des mesures concrètes à prendre.
Lorsqu’un problème survient, un réseau piloté par l’IA utilise des techniques d’exploration de données pour parcourir des téraoctets de données en quelques minutes, afin d’effectuer une corrélation des événements et une analyse de la cause racine. La corrélation des événements et l’analyse de la cause racine permettent d’identifier et de résoudre rapidement le problème.
L’IA compare les données en temps réel aux données historiques afin de découvrir des anomalies corrélées qui lancent le processus de dépannage. Parmi les données pertinentes figurent les micrologiciels, les journaux d’activité des équipements et d’autres indicateurs.
Un réseau intégrant l’IA peut capturer les données pertinentes juste avant un incident, ce qui facilite l’enquête et accélère le processus de dépannage. Les données de chaque incident aident les algorithmes d’apprentissage automatique du réseau à prédire les futurs événements réseau et leurs causes.
En plus de détecter les défaillances réseau et d’en tirer des enseignements, l’IA les corrige automatiquement en s’appuyant sur la riche base de données historiques du réseau. À défaut, elle utilise ces données pour formuler des recommandations précises sur la manière dont les ingénieurs réseau devraient aborder le problème.
Les capacités de l’IA simplifient et améliorent considérablement le processus de dépannage. L’IA réduit le nombre de tickets que les services informatiques doivent traiter et, dans certains cas, elle peut résoudre les problèmes avant que les utilisateurs finaux, voire le service informatique, ne remarquent un incident.
Optimisation du réseau
Maintenir un réseau fonctionnel et sécurisé à son niveau de référence est une chose, mais l’optimiser en est une autre. Le processus continu d’optimisation d’un réseau est ce qui permet de satisfaire les utilisateurs finaux et de les fidéliser à long terme.
Les normes de connectivité sans fil ont évolué en matière de vitesse, de nombre de canaux et de capacité de bande passante par canal. Ces normes dépassent les capacités de toute initiative NetOps traditionnelle, mais pas celles d’un réseau intégrant l’IA.
L’optimisation du réseau repose sur trois volets : surveiller le réseau, acheminer le trafic et équilibrer les charges de travail. Ainsi, aucune partie du réseau n’est surchargée. Au contraire, le réseau peut fournir efficacement la meilleure qualité de service en répartissant le trafic plus uniformément sur l’ensemble du réseau.
Les réseaux actuels nécessitent des réseaux d’IA capables de s’auto-optimiser et qui s’appuient sur des données réseau en temps réel fondées sur les événements. Grâce à l’apprentissage profond, par exemple, un ordinateur peut analyser plusieurs jeux de données liés au réseau. À partir de ces données, le moteur de recommandations du réseau consulte le moteur de politiques afin de formuler des recommandations intelligentes pour améliorer les politiques existantes.
D’une part, les suggestions respectent les normes de qualité de service de référence malgré l’évolution des circonstances, comme une hausse du trafic dans une zone géographique donnée ou sur l’appareil d’un utilisateur. Le moteur de recommandations peut suggérer d’activer des ressources inactives ou de réacheminer le trafic par des itinéraires plus longs afin d’atténuer la congestion.
Dans le même temps, les suggestions respectent les contraintes opérationnelles de référence du réseau, comme le fait de donner la priorité aux performances des appels téléphoniques et des SMS par rapport à la diffusion vidéo en continu.
Le réseau réoptimise ensuite lui-même les équipements en fonction des recommandations. Les réseaux capables de s’auto-optimiser maximisent les ressources existantes d’un réseau et lui indiquent comment fonctionner au mieux compte tenu de ses ressources limitées, tout en garantissant le respect des accords de niveau de service (SLA).
Grâce à l’observabilité et à l’orchestration des réseaux alimentés par l’IA, les utilisateurs bénéficient de la meilleure expérience réseau possible.
Planification du réseau
Compte tenu de l’essor des réseaux 5G, l’IA aura le plus grand impact sur la planification des réseaux, afin de fournir de nouveaux services ou d’étendre les services existants aux marchés mal desservis.
Un rapport Ericsson de 2018 a révélé que 70 % des fournisseurs de services dans le monde considèrent que l’IA a le plus grand impact sur la fiabilité des réseaux. Juste derrière la fiabilité, l’optimisation des réseaux et l’analyse de leurs performances sont deux autres domaines où 58 % des répondants estiment que l’IA gagne du terrain.
L’utilisation de l’IA pour analyser les performances des réseaux permet aux fournisseurs de services de communication de prédire avec précision les besoins d’un réseau et donc de mieux s’y préparer.
Par exemple, l’IA peut être déployée pour améliorer la précision de la géolocalisation du réseau d’un fournisseur. Cela fournit des informations essentielles pour aider le fournisseur à évaluer la qualité de service dans une zone donnée. Ces informations contribuent ensuite à définir les projets de modernisation futurs du réseau.
L’IA intervient également lorsqu’il s’agit d’identifier les zones de marché mal desservies. Elle aide à distinguer les marchés desservis des marchés non desservis à partir d’images satellite.
L’IA confère aux entreprises, et en particulier aux fournisseurs de services de communication, un avantage concurrentiel en les aidant à repérer et à exploiter les opportunités stratégiques.
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Les avantages de l’utilisation de l’IA pour les réseaux
Les réseaux intégrant l’IA offrent aux organisations de nombreux avantages, notamment :
- Surveillance continue.
- Corrélation des événements et analyse de la cause racine pour détecter, résoudre, comprendre et prévenir les problèmes réseau.
- Analyses prédictives pour identifier et traiter de manière proactive les problèmes futurs.
- Moins d’interruptions de service.
- Des interruptions plus courtes lorsqu’elles surviennent.
- Provisionnement automatisé du réseau, notamment pour les appareils et l’optimisation.
- Recommandations automatisées pour améliorer le réseau.
- Performances réseau améliorées.
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L’avenir de l’utilisation de l’IA dans les réseaux
Compte tenu des nombreux avantages des réseaux intégrant l’IA, leur adoption continuera certainement de progresser dans les entreprises actuelles. L’IA joue un rôle de plus en plus important dans la gestion de réseaux qui deviennent rapidement plus complexes.
Cependant, la crainte que l’IA remplace les professionnels des réseaux est une préoccupation souvent évoquée, mais finalement injustifiée. Les réseaux ont toujours besoin d’êtres humains pour vérifier et, à l’occasion, compléter les fonctionnalités de l’IA en :
- Traitant les écarts entre un problème réseau et la solution proposée par le système.
- Aidant la machine lorsqu’elle ne peut pas produire une solution avec un niveau de confiance élevé.
- Examinant la corrélation des événements et en utilisant la logique humaine pour guider l’algorithme sur ce qu’il doit ou ne doit pas apprendre en matière de dépendances entre événements.
- Validant l’analyse de la machine avant de mettre en œuvre ses recommandations.
- Comprenant comment une machine est parvenue à une observation, une décision ou une conclusion.
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Outre ces interventions, le rôle largement automatisé de l’IA dans les réseaux permet aux équipes informatiques de consacrer leurs ressources à des tâches stratégiques à forte valeur ajoutée, comme l’expérience numérique et les regroupements d’initiatives numériques.
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