Qu’est-ce que la mise en réseau alimentée par l’IA ?

Il s’agit d’un élément important des réseaux informatiques modernes qui facilite la communication des ressources informatiques interconnectées, l’automatisation des tâches routinières de gestion des réseaux, l’apprentissage ainsi que l’inférence des modèles d’IA optimisés. Les stratégies pilotées par l’IA aident les équipes de développement à s’affranchir des limites posées par les pratiques de mise en réseau traditionnelles, qui sont souvent insuffisantes face à l’ampleur, à la complexité et à l’élaboration poussée des environnements informatiques actuels.

Les réseaux traditionnels reposent sur des processus manuels, des configurations statiques et une maintenance programmée, ce qui n’est pas un problème pour les petits réseaux au sein desquels les interactions entre appareils sont simples. Mais les réseaux modernes ne sont ni simples ni petits. Ils couvrent des environnements internationaux dynamiques et diversifiés, ainsi que des infrastructures cloud hybrides comportant des milliers d’appareils interconnectés et de dépendances. L’environnement multicloud couvre 12 services et plateformes en moyenne.

Augmenter l’infrastructure réseau existante grâce aux outils d’IA et de ML permet aux entreprises de rationaliser les pratiques de gestion du réseau, d’améliorer son intelligence et d’étendre les capacités d’automatisation. Les solutions de mise en réseau alimentées par l’IA offrent les avantages suivants :

• Gestion intelligente du trafic
• Automatisation réseau autonome
• Détection des anomalies et des menaces en temps réel
• Analyse détaillée des causes racines (RCA)
• Optimisation continue du réseau, axée sur les données
• Analyse prédictive et apprentissage adaptatif

Dans certains cas, les réseaux pilotés par l’IA peuvent même créer des mécanismes et des workflows d’auto-réparation.

La mise en réseau alimentée par l’IA est essentielle au déploiement des modèles d’IA à grande échelle et à la construction de réseaux d’entreprise hautement autonomes, axés sur les données. Elle change de paradigme, passant d’un réseau statique géré par l’humain à des infrastructures informatiques dynamiques et autonomes, capables de répondre aux immenses exigences des technologies modernes (5G, Internet des objets (IdO), edge computing, workloads d’IA et services cloud natifs).

Les réseaux d’entreprise ainsi obtenus sont plus intelligents, plus rapides et plus résilients, afin d’offrir une expérience fluide aux utilisateurs finaux.

La mise en réseau alimentée par l’IA repose sur la collecte de données de télémétrie. Chaque élément de mise en réseau et de calcul, comme les routeurs, les commutateurs et les points de terminaison d’interface de programmation d’application (API), alimente des flux de données massifs en temps réel (indicateurs de performance, flux de trafic et indices d’anomalie) dans des data lakes centralisés ou distribués.

Les modèles d’IA et de ML cloud natifs analysent en permanence les données, mettent les événements en corrélation, apprennent ce qui constitue un comportement normal et anormal, et génèrent des informations axées sur les données. Ils associent apprentissage non supervisé (pour la détection des anomalies), apprentissage supervisé (pour l’analyse prédictive) et apprentissage par renforcement pour optimiser dynamiquement les processus réseau et les interactions. Les informations fournies par les outils d’IA sont ensuite traduites en réponses automatisées.

Lorsque les outils de surveillance réseau pilotés par l’IA détectent une congestion ou une défaillance, ils déclenchent des workflows de résolution pour réacheminer le trafic, équilibrer les workloads, mettre à jour les politiques du réseau ou isoler les menaces, ce qui réduit la nécessité d’intervenir manuellement.

La mise en réseau alimentée par l’IA est conçue pour assurer un dimensionnement horizontal. À mesure que la demande du réseau et les écosystèmes d’appareils augmentent, les systèmes d’IA présents sur le réseau ajoutent automatiquement des nœuds de calcul, des commutateurs et des liaisons. Les réseaux alimentés par l’IA utilisent également des connexions multi-chemins et des mécanismes de basculement rapide pour assurer la redondance et garantir une haute disponibilité du réseau.

Pour fonctionner, les réseaux IA reposent sur un ensemble de composants clés. En voici quelques exemples :

La mise en réseau alimentée par l’IA représente la convergence de l’automatisation assistée par l’IA et de l’infrastructure intelligente et réactive. Elle aide les entreprises à créer des environnements réseau dynamiques, sécurisés et hyper-évolutifs. Les réseaux IA fournissent :

Les systèmes ML créent des modèles dynamiques de ce qui serait un comportement « normal » du réseau au fil du temps, en tenant compte des schémas quotidiens, hebdomadaires et saisonniers. Cette approche empêche les fluctuations bénignes de déclencher des alertes et permet au système de se concentrer sur les anomalies qui s’écartent considérablement des bases de référence.

Les systèmes d’IA intègrent de multiples sources de données et utilisent des algorithmes avancés (notamment l’apprentissage non supervisé) pour mettre en corrélation les indicateurs subtils de performance réseau que les systèmes basés sur des règles pourraient ignorer. Les outils d’IA peuvent, par exemple, détecter les attaques multi-vecteurs coordonnées et le trafic malveillant dit « low and slow », qui progresse lentement.

Les réseaux IA utilisent des modèles de ML pour surveiller en permanence le trafic réseau, les journaux des appareils et les schémas de données, et analyser de grands volumes de données en temps réel. Grâce à ces capacités, les outils d’IA peuvent détecter les vulnérabilités, les comportements inhabituels (pics de trafic, par exemple), les tentatives d’accès non autorisé et les signes avant-coureurs de cyberattaque.

Contrairement aux méthodes de détection traditionnelles, basées sur des seuils statiques, les modèles d’IA utilisent des données contextuelles et historiques pour mettre en œuvre des bases de référence adaptatives, ce qui rend la détection plus précise et réduit les fausses alarmes susceptibles de déconcentrer les équipes informatiques.

Les outils d’IA offrent des fonctionnalités telles que l’analytique avancée, l’interrogation en langage naturel et la visualisation des données, pour aider les opérateurs de réseau à enquêter sur les incidents plus rapidement et plus efficacement. Ces fonctionnalités démocratisent l’accès aux données complexes des réseaux, ce qui permet de consacrer davantage de ressources au traitement et à l’analyse de données. Elles permettent également aux réseaux IA de favoriser une résolution collaborative des problèmes et d’accélérer l’analyse des causes racines.

Lorsqu’ils détectent une anomalie, les réseaux IA déclenchent des workflows automatisés pour fixer le problème immédiatement. Ils peuvent, par exemple, rediriger le trafic des zones encombrées, bloquer les adresses IP suspectes et allouer une capacité réseau supplémentaire.

En plus de détecter les anomalies, les outils d’IA permettent de prévoir les défaillances et les points de congestion en analysant les tendances et les signaux présents dans les données de télémétrie. Les fonctionnalités de prévision permettent aux ingénieurs et aux administrateurs d’adopter une approche proactive de la gestion de réseau, afin de prévenir les temps d’arrêt et les pannes.

La mise en réseau alimentée par l’IA diffère fondamentalement des architectures réseau traditionnelles. Elle associe données en temps réel, ML et automatisation pour améliorer et sécuriser les réseaux informatiques de manière dynamique.

Les réseaux traditionnels s’appuient généralement sur des règles statiques configurées manuellement, des seuils prédéfinis et des pratiques de gestion corrective. En outre, ils reposent sur une architecture hiérarchique, qui comporte des couches de périphériques réseau pour assurer un transfert efficace des données. Si le contrôle distribué favorise un environnement réseau prévisible et stable, il limite également l’évolutivité (augmenter la capacité requiert souvent de nouveaux investissements matériels).

Avec le modèle conventionnel, chaque périphérique réseau exécute ses propres fonctions de contrôle et de plan de données. Les opérateurs réseau gèrent le trafic de données en configurant manuellement les tables de routage, les règles de commutation et les politiques de sécurité, appareil par appareil. La surveillance est limitée aux indicateurs de base, les alertes sont souvent déclenchées par des conditions fixes (après l’apparition d’un problème de réseau), et le dépannage tend à concerner les appareils individuellement, ce qui ralentit l’adaptation du réseau à la réponse aux incidents.

Les réseaux IA, quant à eux, couvrent les environnements cloud hybrides et multicloud, intégrant souvent centres de données sur site, environnements cloud et serveurs edge. Ils collectent en permanence les données de télémétrie provenant du réseau et utilisent des algorithmes d’IA pour analyser des jeux de données en temps réel, comprendre les flux de trafic complexes et interpréter le comportement des utilisateurs.

Les réseaux IA peuvent également prendre en charge de meilleurs outils d’optimisation et stimuler l’évolutivité du réseau. Au lieu de s’appuyer sur des configurations statiques, les réseaux alimentés par l’IA ajustent dynamiquement l’allocation et le routage de la bande passante en fonction des schémas d’utilisation en direct, ce qui leur permet d’adapter automatiquement les ressources pour répondre aux pics de demande.

En outre, les réseaux pilotés par l’IA offrent un dispositif de sécurité plus fiable et plus complet. Les réseaux traditionnels utilisent généralement des modèles de sécurité basés sur les signatures, qui détectent et préviennent les menaces connues en identifiant les schémas uniques (ou « signatures ») associés aux activités et logiciels malveillants. La mise en réseau par l’IA complète (ou remplace) les modèles de sécurité basés sur les signatures par une détection des menaces optimisée par l’IA, qui s’appuie sur une analyse détaillé des comportements afin d’identifier les attaques avancées. Cela permet de neutraliser les cybermenaces avant qu’elles ne compromettent la sécurité du réseau.

Plusieurs tendances clés façonnent la manière dont les réseaux IA sont construits, gérés et sécurisés.

L’Ethernet séduit de plus en plus en tant que structure réseau pour les workloads d’IA. Il offre une solution de mise en réseau polyvalente, rentable et à faible latence, avec des vitesses atteignant déjà 400 G et 800 G (et l’Ethernet 1,6 T en perspective).

Les réseaux IA basés sur l’Ethernet disposent d’une bande passante massive, capable de gérer l’immense débit de données nécessaire à l’entraînement des modèles d’IA, à l’inférence en temps réel et au traitement de données à grande échelle. En outre, ses processus de déploiement simplifiés, ainsi que sa capacité à faciliter une communication sans perte entre les ressources d’IA sur site et dans le cloud, en font une excellente option pour connecter diverses infrastructures d’IA distribuées.

Grâce aux avancées en matière d’IA générative, les opérations des réseaux IA sont de plus en plus intelligentes et automatisées. L’IA générative simule et génère des topologies de réseau et des paramètres d’appareil optimaux pour faciliter le travail des ingénieurs.

Les outils d’IA générative peuvent créer des modèles prédictifs pour la mise en réseau alimentée par l’IA et la planification des capacités. Ils utilisent de grands jeux de données historiques et en temps réel pour créer des modèles qui anticipent les charges du réseau. Ces modèles permettent aux opérateurs réseau de prévoir les pics de demande et d’ajuster leur infrastructure de manière proactive, afin d’éviter les goulots d’étranglement et l’interruption des services.

Les outils de mise en réseau basés sur l’IA générative permettent également d’équilibrer la charge à travers diverses technologies d’accès radio (Wi-Fi, Bluetooth, 4G LTE et 5G) et de réduire les interférences de données dans les environnements réseau denses.

L’IA agentique permet aux entreprises de créer des réseaux IA plus autonomes et adaptatifs. L’IA agentique est « un système d’IA capable d’atteindre un objectif donné avec une supervision minime ». Les agents d’IA font appel aux grands modèles de langage (LLM), au traitement automatique du langage naturel (TAL) et au machine learning (ML) pour concevoir de manière autonome leurs workflows, réaliser des tâches et exécuter des processus au nom des utilisateurs et d’autres systèmes.

Contrairement aux systèmes statiques traditionnels, les réseaux d’IA agentique reposent sur des architectures décentralisées au sein desquelles les agents d’IA se déplacent à travers les systèmes et les points de terminaison, échangeant des données rapidement pour accélérer la prise de décision. Indépendants, les agents perçoivent leur environnement et prennent des mesures pour optimiser la connectivité réseau, renforcer les protocoles de sécurité et améliorer l’expérience utilisateur.

Par exemple, ils peuvent ajuster dynamiquement les paramètres du réseau (tels que l’allocation des ressources et le routage des données) en fonction de l’évolution des conditions. En outre, si un agent détecte une activité réseau suspecte, il isole les appareils compromis et met en œuvre des contre-mesures en temps réel pour neutraliser les cyberattaques.

À mesure que la mise en réseau par l’IA progresse, une attention particulière est accordée à la création d’infrastructures adaptées à l’IA : commutateurs, unités de traitement graphique ou encore tissus à large bande passante et à faible latence, optimisés pour les workloads d’IA.

L’infrastructure réseau IA à la demande (NIaaS) est l’une de ces avancées. Le NIaaS IA simplifie la gestion du réseau et réduit les délais de déploiement de plusieurs mois à quelques minutes, en virtualisant et en orchestrant l’infrastructure réseau IA à la demande. Il s’agit d’un modèle cloud qui propose aux entreprises une suite complète de fonctions réseau et sécurité (routeurs virtuels, pare-feux, équilibreurs de charge et composants de gestion IA), sans qu’elles aient à déployer ni à gérer du matériel physique.

Les fournisseurs de services NIaaS IA proposent des modèles de consommation flexibles, de type cloud (comme le paiement à l’utilisation ou l’abonnement), selon lesquels les ressources réseau sont provisionnées en fonction des besoins informatiques spécifiques aux projets d’IA.

La mise en réseau hyperscale, avec des clusters d’IA consolidés, est une autre tendance en matière de réseaux IA. La consolidation des clusters IA consiste à organiser et à consolider les ressources d’IA en plusieurs îlots IA afin de créer des data fabrics. Cela réduit le nombre de serveurs et de nœuds sous-utilisés au sein du réseau en concentrant les workloads dans des clusters moins nombreux et plus puissants.

Les environnements hyperscale (environnements informatiques à très grande échelle, conçus pour gérer les workloads surdimensionnées) offrent la capacité, ainsi que le niveau de refroidissement et de stockage de données nécessaires pour assurer la consolidation de cluster à l’échelle des réseaux d’entreprise. Ensemble, la consolidation de cluster et la mise en réseau hyperscale simplifient l’entraînement et le déploiement des modèles d’IA pour favoriser des réseaux IA plus rapides et plus efficaces.

Selon l’IBM Institute for Business Value (IBM IBV), « les workflows alimentés par l’IA, dont beaucoup sont pilotés par l’IA agentique, devraient connaître une croissance de 3 % à 25 % entre 2024 et 2026 », soit huit fois plus de déploiements d’IA. L’adoption de la mise en réseau alimentée par l’IA offre de nombreux avantages aux entreprises. En voici quelques-uns :