Intelligence artificielle & automatisation : les réseaux du futur sont déjà disponibles
La fonction d'assistance au stationnement parallèle d'une voiture moderne est une invention formidable, qui permet de gagner un temps précieux. Cependant, elle ne prend pas de décisions éclairées quant à l'endroit où se garer, pas plus qu'elle ne tient compte des zones de stationnement interdit. La présence d'un conducteur demeure donc nécessaire, jusqu'à ce que les véhicules totalement autonomes deviennent une réalité.
Les voitures autonomes devront connaître le code de la route et utiliser l’intelligence artificielle (IA) pour prendre des décisions sans chauffeur. Des données seront transmises en permanence au véhicule, si bien qu’à mesure que les conditions et la législation évolueront, les décisions fondées sur l’IA s’y adapteront. Et il en va finalement de même pour les réseaux autonomes.
Un réseau étendu défini par logiciel (SD-WAN) alimenté par l’IA connaît toutes les règles en vigueur et peut s’adapter aux changements en fonction des objectifs de l’entreprise. Le SD-WAN ouvre la voie à la convergence à la fois des réseaux, de la sécurité et de l’intelligence artificielle, afin d’aider les entreprises à relever les défis liés à la migration de leurs données vers le cloud. Finalement, les applications innovantes, basées sur le cloud, ont tout simplement besoin de réseaux plus intelligents qui fonctionnent seuls.
L’exploitation manuelle d’un réseau est en effet un processus lent et irrégulier qui nécessite des configurations lourdes en main-d’œuvre et chronophages. La gestion des réseaux traditionnels est donc complexe et fastidieuse, et de nombreuses entreprises éprouvent toujours des difficultés à y faire face. Implémenter des changements sur un réseau est ainsi un processus beaucoup trop lent pour les entreprises modernes, surtout lorsqu’il est question de sécurité : dans la mesure où les appareils mobiles, l’Internet des objets (IoT) et le cloud computing offrent de nombreux nouveaux points d’entrée et privilégient la périphérie des réseaux, les entreprises qui ne réagissent pas plus rapidement aux changements s’exposent à des risques.
La maintenance des réseaux traditionnels présente un autre inconvénient majeur : le temps nécessaire pour identifier et résoudre les problèmes. Selon une étude de ZK Research, 30% des ingénieurs consacrent au moins un jour par semaine à la résolution de problèmes. À plus grande échelle, plus de 70% du budget alloué au réseau d’une entreprise est consacré au maintien du statu quo. En modernisant le réseau et en utilisant l’IA pour exploiter celui-ci, il est possible de baisser fortement ce dernier chiffre, afin que les organisations puissent investir dans l’innovation, au lieu de se contenter de garantir le bon déroulement des opérations courantes. De plus, l’automatisation peut aider les entreprises à éviter les erreurs humaines - principale cause d’arrêt non planifié d’un réseau - et donc à libérer du temps pour se concentrer sur des tâches plus importantes. Cependant, l’automatisation ne peut à elle seule éliminer complètement les erreurs, car les décisions sont toujours prises par des humains.
La seule façon de développer un réseau autonome - capable de contrôler, de corriger, de défendre et d’analyser les opérations avec le moins d’interventions humaines possible - est de recourir à l’automatisation et à l’IA. Lorsque cette dernière est intégrée à une solution SD-WAN, le réseau acquiert des capacités de traitement de données étendues et une meilleure appréciation des performances du réseau et des applications. Par exemple, si un administrateur réseau souhaite augmenter la bande passante d’une application, mais que cette opération est interdite dans un certain pays ; et bien un réseau étendu autonome connaîtra les règles en vigueur et apportera des modifications automatiquement et uniquement lorsque cela s’avère nécessaire et autorisé. Ce réseau pourrait de plus anticiper les problèmes avant qu’ils ne surviennent au moyen de la prévision des défaillances et de l’alerte des administrateurs. Il pourrait même régler le problème de lui-même, avant que les utilisateurs finaux ne soient touchés.
Pour revenir à l’analogie d’une voiture sans chauffeur, l’IA est indispensable dans les domaines où les humains sont enclins à commettre des erreurs. Grâce à une combinaison de logiciels intelligents ainsi que de données en temps réel provenant de capteurs IoT, de caméras, de GPS et de connexions cellulaires, les voitures autonomes sont en mesure de contrôler activement les angles morts, de se synchroniser avec les feux de circulation ou de prendre des mesures de sécurité en cas d’urgence. Un conducteur humain ne réagirait pas assez vite dans ces situations, tout comme un administrateur réseau n’aurait pas la capacité de réagir rapidement et manuellement à toutes les modifications du réseau.
Les méfiances envers l’IA en termes de réseau n’ont donc pas lieu d’être. Un SD-WAN alimenté par l’IA transforme en effet la gestion du réseau pour permettre aux administrateurs de se concentrer sur la fourniture et la qualité des services.
En cas d’erreur, et à l’instar des voitures sans chauffeur, les systèmes d’IA ne sont pas parfaits ; mais le seuil de tolérance devrait être supérieur à celui des êtres humains et non viser la perfection. Lors de l’exploitation d’un réseau, de nombreuses erreurs humaines sont aussi commises. A l’inverse, les machines en commettront beaucoup moins et s’en serviront pour acquérir de nouvelles connaissances qui leur permettront de devenir toujours plus intelligentes, et donc performantes, chaque jour.