Lumière sur les réseaux IA natifs

Lumière sur les réseaux IA natifs

Un réseau IA natif désigne un système de réseaux informatiques qui a été directement conçu et développé pour intégrer l'intelligence artificielle (IA) afin de simplifier les opérations, d'augmenter la productivité et de garantir des performances fiables à grande échelle.

À la différence des systèmes où l'IA est ajoutée a posteriori ou en tant que fonctionnalité secondaire, les réseaux IA natifs s'articulent dès le départ autour des techniques d'IA et de machine learning (ML).  

Les systèmes de réseaux IA natifs, à l'instar de tous les systèmes d'IA modernes, sont conçus pour apprendre à partir de données, s'adapter à de nouvelles situations et s'améliorer au fil du temps. Cette capacité d'apprentissage continu est une caractéristique fondamentale qui permet au système de devenir plus efficace et plus performant en accumulant des données et des expériences.

Un réseau IA natif, lorsqu'il est correctement entraîné, testé et déployé, peut anticiper les besoins ou les problèmes et intervenir de manière proactive, avant même que l'opérateur ou l'utilisateur final ne les détecte. Ces capacités permettent aux équipes IT et réseau de gagner du temps, d'économiser des ressources et de préserver leur réputation, tout en renforçant l'efficacité opérationnelle et en améliorant l'expérience globale des utilisateurs.

Pourquoi les réseaux IA natifs sont-ils importants ?

La transformation numérique, les initiatives d'IA très médiatisées, la croissance explosive des utilisateurs et l'avènement du BYOD (Bring Your Own Device) mettent les réseaux sous une pression et une attention considérables et en constante augmentation. Les budgets IT limités, le manque de compétences disponibles et d'autres facteurs rendent la complexité et l'imprévisibilité des réseaux traditionnels de plus en plus problématiques.

Les réseaux IA natifs simplifient et rationalisent la gestion des réseaux complexes en automatisant et en optimisant les opérations. Ces réseaux s'adaptent et évoluent de manière dynamique pour répondre aux changements de la demande et résoudre les problèmes automatiquement, sans qu'une intervention humaine ne soit constamment nécessaire. Ils optimisent les performances en analysant le comportement et les préférences des utilisateurs pour garantir des expériences fluides et améliorées.

En se débarrassant des contraintes liées aux réseaux traditionnels, comme les procédures manuelles dépassées et les expériences utilisateur médiocres, les organisations peuvent innover et tester de nouveaux modèles commerciaux, services et technologies nécessitant une infrastructure réseau solide et flexible.

Quels sont les avantages des réseaux IA natifs ?

L'adoption des réseaux IA natifs offre de nombreux avantages, notamment :

Une efficacité et des performances accrues

Les algorithmes d'IA peuvent optimiser les itinéraires du trafic réseau, gérer l'allocation de la bande passante et réduire la latence. Il en résulte des performances réseau plus rapides et plus fiables, ce qui présente un intérêt majeur pour les applications gourmandes en bande passante telles que le streaming vidéo, le cloud computing à grande échelle et la prise en charge des processus d'entraînement et d'inférence de l'IA.

Une maintenance prédictive et une réduction des temps d'arrêt

En anticipant l'apparition des problèmes, les réseaux IA natifs peuvent planifier la maintenance de façon proactive, minimiser les temps d'arrêt imprévus et résoudre les problèmes avant qu'ils n'affectent les utilisateurs finaux. Cette anticipation est essentielle pour les entreprises au sein desquelles la disponibilité du réseau a un impact direct sur les opérations, le chiffre d'affaires et la réputation.

Une amélioration de la sécurité

Capables d'analyser de grandes quantités de données réseau en temps réel, les réseaux IA natifs peuvent détecter rapidement les anomalies et les menaces qui pèsent sur la sécurité. Cette approche proactive de la sécurité permet de déjouer les cyberattaques et de protéger les données sensibles.

Des économies

L'automatisation des tâches de gestion du réseau diminue le recours aux interventions manuelles, entraînant d'importantes économies sur la main-d'œuvre et les coûts d'exploitation. En outre, la maintenance prédictive permet d'éviter les réparations d'urgence et les interruptions coûteuses.

Une évolutivité et une flexibilité maximales

Les réseaux IA natifs s'adaptent automatiquement à l'évolution de la demande et ne nécessitent aucune reconfiguration manuelle. Cette capacité d'adaptation garantit que le réseau peut supporter des charges de travail croissantes et gérer de nouveaux appareils sans difficulté.

Une amélioration des expériences utilisateur

Les réseaux IA natifs optimisent les performances réseau en fonction du comportement et des préférences des utilisateurs, garantissant ainsi des expériences toujours exceptionnelles pour les équipes IT, les employés, le grand public et les consommateurs de services Internet publics.

Comment fonctionnent les réseaux IA natifs

Une bonne IA exige de bonnes données. Pour être le plus efficace possible, un réseau IA natif doit collecter des données de haute qualité en grande quantité. Des données incorrectes ou erronées peuvent entraîner des réponses inexactes ou biaisées. Les données collectées comprennent les schémas de trafic, les mesures de performance des appareils, les statistiques d'utilisation du réseau, les journaux de sécurité, les états en temps réel des utilisateurs sans fil, ainsi que les données de télémétrie en continu des routeurs, des commutateurs et des pare-feu.

Ces données sont ensuite analysées à l'aide d'algorithmes de machine learning entraînés à reconnaître les schémas et les anomalies dans les données. Ils apprennent du comportement du réseau au fil du temps, se perfectionnent et peuvent ainsi réaliser des prédictions et prendre des décisions avec une plus grande précision.

L'application des processus et méthodes de l'IA explicable permet aux utilisateurs de comprendre et de se fier aux résultats et aux informations générés par les algorithmes de machine learning du système. Cette démarche est essentielle pour expliquer comment les données sont traitées et pour justifier les résultats obtenus.

En analysant des données fiables, les réseaux IA natifs peuvent fournir instantanément la réponse adéquate. Le processus décisionnel est dynamique et se déroule en temps réel. Ainsi, le réseau peut s'adapter rapidement aux évolutions des conditions. Il peut notamment apporter les réponses suivantes :

• Modélisation prédictive : en anticipant l'état futur du réseau et les problèmes éventuels, il peut prévoir les pics de trafic ou repérer les vulnérabilités du réseau susceptibles de provoquer des pannes ou d'être ciblées par des attaques.
  
• Auto-optimisation : dans les réseaux IA natifs, si l'IA identifie qu'une route est fréquemment encombrée à des moments précis, elle peut rediriger le trafic de façon préventive pour assurer des performances optimales.
  
• Maintenance proactive et réparation automatique : le réseau peut détecter et diagnostiquer les problèmes en amont, évitant ainsi des conséquences graves, telles que les pannes de matériel. Il peut aussi exécuter automatiquement des actions correctives, comme redémarrer un appareil défaillant ou basculer vers des systèmes de secours.
  
• Renforcement de la sécurité : lorsque le réseau détecte une menace potentielle, il peut mettre en œuvre des protocoles de sécurité pour isoler les segments réseau affectés ou bloquer le trafic malveillant.
  
• Gestion de l'expérience utilisateur : les réseaux IA natifs peuvent adapter leurs performances en ajustant les priorités et les ressources en fonction du comportement et des préférences des utilisateurs pour répondre à leurs demandes.

Cas d'usage des réseaux IA natifs

Les réseaux IA natifs peuvent être utilisés dans une variété de cas d'usage, dans différents secteurs d'activité, et se classent typiquement dans l'une des deux catégories suivantes : l'IA au service des réseaux et les réseaux au service de l'IA.

L'IA au service des réseaux

Les réseaux IA natifs surveillent et analysent en permanence les performances du réseau et ajustent automatiquement les paramètres pour optimiser la vitesse, la fiabilité et l'efficacité. Cette capacité est particulièrement avantageuse dans les réseaux de grande envergure, tels que ceux utilisés par les fournisseurs d'accès à internet ou dans les datacenters.

Les réseaux IA natifs prévoient les défaillances et les goulots d'étranglement avant qu'ils n'apparaissent et permettent ainsi d'effectuer une maintenance préventive, ce qui réduit les temps d'arrêt et améliore la fiabilité du service. Ils réduisent les temps d'arrêt et augmentent la fiabilité du service, ce qui est vital pour les infrastructures essentielles comme les hôpitaux, les services d'urgence ou les institutions financières.

Les réseaux IA natifs détectent les schémas anormaux caractéristiques des cybermenaces ou des violations, y compris les attaques DDoS, les logiciels malveillants et les tentatives d'accès non autorisé. Cette fonctionnalité est cruciale pour sécuriser les données sensibles dans des domaines tels que la finance, l'administration publique et la défense.

Les réseaux au service de l'IA

Les schémas de trafic uniques, les applications de pointe et l'utilisation de ressources GPU coûteuses sont autant de facteurs qui imposent des critères exigeants pour les réseaux d'entraînement et d'inférence de l'IA. L'IA native fiabilise le réseau, accélère le traitement des tâches et maximise le rendement des GPU.

Réseaux IA natifs et Juniper Networks

Juniper Networks a développé la première AI-Native Networking Platform du secteur, conçue dès le départ pour tirer pleinement parti des avantages de l'IA. Cette plateforme est la seule véritable solution AIOps ( AI for IT Operations) du marché à offrir une assurance inégalée sur un cloud commun et à couvrir l'intégralité du réseau. Elle permet aux campus, aux sites distants, aux datacenters et aux WAN d'isoler les pannes en temps réel, de détecter les anomalies de façon proactive et d'effectuer des actions correctives de manière autonome, contribuant ainsi à améliorer la prévisibilité, la fiabilité et la sécurité des opérations.

Les entreprises s'appuient sur la plateforme Juniper pour simplifier considérablement les défis de gestion continue et veiller à ce que chaque connexion reste fiable, mesurable et sécurisée. Elles déploient également des infrastructures réseau hautement performantes et adaptatives, conçues pour répondre aux exigences des charges de travail d'IA critiques liées à la connectivité, au volume de données et à la vitesse.

C'est aux questions que nous nous sommes posées (tableau 1) que nous devons notre approche experience-first qui garantit une expérience optimale tant pour les opérateurs réseau que pour les utilisateurs finaux. Cette capacité à fournir des expériences de qualité repose sur trois piliers essentiels : 1) l'accès à des données pertinentes, 2) la fourniture de réponses adaptées en temps réel, et 3) la mise en place d'une infrastructure adéquate.

Des données fiables

Juniper commence par poser les bonnes questions afin de recueillir des données fiables et d'évaluer ainsi le réseau jusqu'au niveau de chaque utilisateur et de chaque session. Après plus de sept ans d'apprentissage renforcé et grâce à des algorithmes avancés de science des données et à une télémétrie en temps réel et pertinente pour chaque utilisateur et appareil connecté au réseau, Juniper offre aux équipes IT des informations précises et immédiatement exploitables.

Des réponses fiables en temps réel

Juniper offre aux opérateurs IT des réponses instantanées à leurs interrogations sur le réseau. Avec des niveaux de service personnalisables et des processus automatisés, les problèmes des utilisateurs sont détectés et corrigés sur-le-champ. L'assistant réseau virtuel Marvis révolutionne l'interaction des opérateurs IT avec le réseau et répond aux questions informatiques en langage naturel comme un humain.

Une infrastructure fiable

Des appareils aux systèmes d'exploitation en passant par le matériel et les logiciels, Juniper dispose de l'infrastructure la plus évolutive du secteur, qui forme la base de son AI-Native Networking Platform. Sa véritable architecture cloud-native, connectée par API, lui permet de gérer d'importants volumes de données, tout en offrant une sécurité Zero Trust et en garantissant des réponses rapides et fiables.

Juniper a commencé à créer son AI-Native Networking Platform il y a plusieurs années, en développant des produits capables d'extraire des données réseau détaillées. En tirant parti de ces données pour déterminer comment offrir constamment de meilleures expériences aux opérateurs et aux utilisateurs finaux, Juniper s'est imposée comme une référence dans le secteur.