Les systèmes de mémoire d’IA autonomes annoncent la croissance du trafic réseau

Vous devez comprendre l’impact opérationnel des solutions d’IA agentique que vous déployez. La mémoire agentique progresse rapidement, annonçant la prochaine grande étape de l’impact opérationnel. Pourquoi ? L’innovation dans la « longue mémoire » agentique stimule directement les progrès de l’IA agentique, qui influence elle-même directement le réseau.

Selon un rapport récent de S&P Global Data, « les progrès en raisonnement, systèmes multi-agents et mécanismes de récupération alimentent l’IA agentique : L’IA agentique progresse rapidement grâce à des cadres avancés de raisonnement, des modèles dynamiques de collaboration multi-agents, et des techniques intelligentes de récupération. Ces avancées permettent aux agents de percevoir, planifier et agir de façon autonome, renforçant évolutivité, adaptabilité et personnalisation dans des environnements complexes et réels. »

Les progrès de la technologie de mémoire longue stimulent l’innovation en IA agentique. Aussi appelés cadres de raisonnement avancés, des outils tels que LangMem, Memobase et Mem0 intègrent de nouvelles fonctions mémoire offrant un accès à l’état, au contexte et à l’évolution des informations durant et entre les flux agentiques. Cette création, ce stockage, cette mise à jour, ce déplacement et ce partage intensif des données accroissent vos besoins en gestion du trafic réseau.

Les systèmes de mémoire agentique créent un nouveau lieu de données que des groupes d’agents doivent pouvoir consulter et actualiser — qu’il s’agisse d’informations d’entreprise ou personnelles — et il faut les maintenir, les gérer, les auditer et les sécuriser avec la même exigence que tout autre actif de l’entreprise. Cela impacte le trafic réseau de trois manières.

Selon le rapport Nokia sur le trafic réseau mondial, le trafic lié à l’IA en entreprise devrait augmenter avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 57 % jusqu’en 2033. Pourquoi ? Les agents génèrent un trafic inédit avant leur déploiement, ce qui accroît la consommation de bande passante et le risque de latence. Ce trafic se manifeste par des appels API. Plus d’actions menées par un plus grand nombre d’agents signifient plus d’appels API, ce qui ralentit la réactivité des points de terminaison API. La génération augmentée par récupération (RAG) crée aussi des appels API, et cette source va se développer avec l’adoption des agents, car la mémoire dynamique favorise une prise en compte en temps réel du contexte. Ainsi, RAG ne restera pas statique mais s’actualisera constamment. Plus de RAG signifie davantage d’appels API vers les bases de données vectorielles pour mettre à jour les données et enrichir les inférences.

IDC rapporte que les entreprises alignent leurs plans GenAI sur la modernisation du réseau pour soutenir les charges de travail d’IA agentique. De nouvelles voies de trafic réseau apparaissent dans toutes les directions, créant un maillage du chemin des données qui s’étend de façon exponentielle à chaque ajout d’agents et de ressources. Davantage de trafic entre conteneurs. Plus de trafic entrant et sortant des hôtes de conteneurs. Plus de trafic entrant et sortant des pods et clusters de conteneurs. Ces nouveaux chemins nécessitent plus de politiques, de configurations sur les composants réseau et une automatisation accrue. Les cartes réseau se complexifient et la surveillance s’intensifie. Alors, quel impact ? Tout cela crée un environnement étendu, un maillage du chemin des données, soumis à des processus de maintenance, de sécurité et de gouvernance.

Plus de chemins exigent plus d’émission et de collecte de télémétrie opérationnelle. Vous tirez parti de cette télémétrie pour toute forme d’observabilité, de la gestion opérationnelle et du dépannage à la sécurité et à la gouvernance. Les fortes concentrations d’agents, de modèles et de ressources peuvent engendrer une congestion du réseau dans les architectures centralisées. Le routage intelligent atténue ce phénomène dans une certaine mesure, mais il nécessite d’équilibrer la congestion entre plusieurs segments du réseau, ce qui peut s’avérer inefficace si la capacité réseau reste limitée.

Heureusement, vous pouvez tirer des enseignements de l'adoption des microservices pour mieux gérer l'IA agentique. La forte augmentation de la télémétrie opérationnelle nécessite les mêmes mesures pour maîtriser les coûts, comme décider quelle télémétrie et en quelle quantité il faut émettre, collecter, analyser et stocker.

L’IA agentique est encore en cours de développement. Pendant que les développeurs conçoivent des outils et des kits de développement, vous devez préparer votre réseau à l’impact inévitable.

Les organisations les mieux préparées associeront des prototypes réalisés par des développeurs à des tests d’infrastructure précoces pour surveiller et évaluer l’impact sur le réseau, afin de déployer les améliorations à temps pour la mise en production. Collaborer et communiquer directement réduit le risque qu’une fonction dépasse les autres. De plus, suivre le rythme de l’innovation dans la mémoire agentique vous aidera à rester en avance sur la courbe d’innovation.

Dès que l'innovation en mémoire agentique s’installe, vous saurez que le moment approche pour déployer la première solution agentique à l’échelle de votre entreprise sur votre réseau.