L’IA dans les réseaux informatiques

F5 Newsroom Staff

Le paysage des réseaux connaît des transformations rapides en raison de l’évolution des infrastructures, des exigences technologiques et de la complexité des menaces.

Les environnements hybrides et multicloud sont devenus la norme, les entreprises déployant des applications et des API sur des systèmes sur site, dans des clouds publics et sur des sites en périphérie. Cette évolution, associée à la prolifération des données et des appareils connectés, a considérablement accru la complexité des réseaux et rendu leur observabilité, leur gestion et leur sécurisation plus difficiles.

La croissance rapide des infrastructures d’IA, notamment des clusters de GPU hautes performances, exige de nouveaux niveaux de performances réseau et d’évolutivité. Les charges de travail d’IA génèrent d’énormes volumes de données tout en nécessitant une faible latence et un débit élevé pour fonctionner efficacement.

Dans le même temps, des acteurs malveillants exploitent l’IA pour mettre au point des cyberattaques plus sophistiquées et adaptatives, en utilisant des outils tels que des bots pilotés par l’IA et la détection automatisée des vulnérabilités afin d’exploiter les points faibles et les angles morts des réseaux et des API.

Pour garder une longueur d’avance, les organisations doivent donc adopter une approche d’optimisation des réseaux fondée sur l’IA. Celle-ci peut contribuer à analyser les schémas de trafic en temps réel, à détecter les anomalies, à automatiser la réponse aux menaces et à ajuster dynamiquement les configurations réseau afin d’optimiser les performances et la sécurité. Les organisations peuvent ainsi mieux gérer la complexité des réseaux, renforcer la résilience des systèmes et se protéger contre les menaces modernes reposant sur l’IA.

Lisez cet article de blog pour découvrir pourquoi les organisations devraient déployer l’IA dans leurs réseaux afin de protéger leurs environnements numériques toujours plus complexes. Cet article présente également des exemples de cas d’usage de l’IA dans les réseaux et examine les différents types de technologies d’IA utilisées dans ce domaine. Il se termine par une réflexion sur la manière dont les réseaux intégrant l’IA peuvent être optimisés afin de garantir des performances maximales aux applications d’IA.

Avantages de l’IA dans les réseaux

L’utilisation de l’IA dans les réseaux peut contribuer à améliorer leurs performances et leur fiabilité grâce à l’analyse du trafic en temps réel, au routage intelligent et à l’optimisation prédictive. Elle peut également renforcer la sécurité en détectant les anomalies et en automatisant les réponses aux menaces plus rapidement que les méthodes traditionnelles. Le recours à un assistant IA doté d’une interface en langage naturel peut simplifier les tâches réseau et améliorer l’expérience utilisateur en permettant aux équipes NetOps d’interagir avec le système en langage courant, sans avoir besoin de connaissances techniques approfondies.

Voici d’autres avantages de l’utilisation de l’IA pour améliorer les réseaux numériques.

• Performances réseau optimisées. La gestion intelligente du trafic permet aux réseaux de fonctionner de manière plus efficace et adaptative. L’IA peut surveiller en continu les schémas de trafic réseau et l’utilisation de l’ensemble des terminaux, afin de détecter en temps réel les congestions, les goulets d’étranglement ou les routages non optimaux. Elle peut alors réacheminer dynamiquement le trafic, équilibrer les charges entre les serveurs ou les centres de données et donner la priorité aux charges de travail critiques afin d’accélérer les temps de réponse et de réduire la latence. Elle permet notamment d’ajuster dynamiquement les paramètres de qualité de service (QoS) et de classe de service (CoS), en allouant la bande passante et en hiérarchisant les services en fonction des besoins actuels du réseau. Au niveau du routage, l’IA peut améliorer les performances en ajustant dynamiquement des protocoles tels qu’OSPF (Open Shortest Path First) afin d’optimiser les chemins du trafic interne, et BGP (Border Gateway Protocol) afin d’améliorer la connectivité externe grâce à une sélection intelligente des chemins et à l’application de politiques.
• Des opérations réseau simplifiées. L’automatisation des tâches courantes telles que la configuration, la surveillance et le dépannage réduit la nécessité d’une intervention manuelle des équipes NetOps. L’IA peut ingérer et corréler des données brutes provenant de plusieurs sources, telles que les appareils en réseau utilisant le protocole SNMP (Simple Network Management Protocol), ainsi que les métriques et les données de journalisation issues d’OpenTelemetry, afin de regrouper des données disparates dans une vue opérationnelle unique. Grâce à l’analyse prédictive, l’IA peut détecter les problèmes potentiels avant qu’ils ne surviennent, ce qui permet une maintenance proactive, réduit les temps d’arrêt, simplifie et optimise les opérations, et accélère la résolution des incidents. Avec un assistant IA, les opérateurs réseau peuvent utiliser le langage naturel pour détecter, analyser et diagnostiquer rapidement des problèmes tels que la latence, la congestion et les temps d’arrêt.
• Expériences utilisateur améliorées. Les assistants d’IA peuvent simplifier les interactions avec les environnements réseau complexes. Au lieu de mémoriser des commandes ou de naviguer entre plusieurs interfaces, les opérateurs réseau peuvent interagir avec le système en langage naturel. L’IA peut fournir des informations en temps réel, suggérer des mesures correctives et automatiser les corrections afin de résoudre plus rapidement les problèmes et de garantir aux utilisateurs finaux un réseau fluide et performant.
• Une meilleure sécurité du réseau. L’analyse en temps réel du comportement des utilisateurs du réseau permet de détecter des anomalies susceptibles d’indiquer une activité malveillante ou des menaces, telles que des schémas d’accès ou des transferts de données inhabituels. L’intégration de l’IA à la sécurité du réseau accélère la réponse aux incidents et permet une détection proactive des menaces. Les équipes de sécurité peuvent ainsi circonscrire les problèmes avant qu’ils ne s’aggravent, tout en réduisant le risque de violations de données ou d’interruptions du réseau. Un centre des opérations de sécurité basé sur l’IA (AI SOC) automatise de nombreux processus de surveillance, de détection, d’investigation et de réponse traditionnellement pris en charge par des analystes humains au sein d’un SOC classique. Il s’appuie sur l’IA pour assurer des opérations de sécurité plus rapides, plus précises et plus évolutives.
• Optimisation des coûts. L’utilisation de l’IA pour optimiser les réseaux ne vise pas seulement à améliorer les performances, mais aussi à maîtriser les coûts. L’IA peut gérer intelligemment les ressources en fonction de la demande en temps réel, réduisant ainsi l’utilisation superflue et les frais d’exploitation. Dans le secteur des fournisseurs de services, par exemple, l’IA peut être utilisée pour optimiser les réseaux radio 5G en désactivant automatiquement les cellules réseau sous-utilisées pendant les périodes de faible trafic, puis en les réactivant lorsque le trafic augmente. Cette adaptation dynamique permet d’économiser de l’énergie et de réduire la sollicitation des infrastructures, ce qui permet aux opérateurs télécoms de réaliser d’importantes économies sur leurs coûts d’exploitation tout en maintenant la qualité de service.

Outils et technologies d’IA utilisés dans les réseaux

Divers outils et technologies d’IA sont utilisés pour optimiser les performances du réseau, automatiser les opérations et renforcer la sécurité grâce à l’IA. Parmi ces outils et technologies figurent les suivants.

• L’apprentissage automatique (ML) analyse de vastes volumes de données afin d’identifier des tendances. Dans le domaine des réseaux, les technologies de ML permettent notamment de détecter les anomalies dans le trafic réseau et de tirer parti des données historiques pour anticiper les congestions ou les défaillances potentielles et éviter les goulots d’étranglement qui nuisent aux performances.
• Les grands modèles de langage (LLM) sont un sous-ensemble de l’IA générative qui utilisent de vastes jeux de données et des techniques d’apprentissage profond pour générer, synthétiser et manipuler du texte. Les cas d’usage des LLM dans les réseaux basés sur l’IA se développent rapidement, en particulier dans les domaines où le langage humain et la configuration technique se rejoignent. Ils permettent notamment de simplifier et d’automatiser la configuration des réseaux, les LLM pouvant convertir des instructions en langage naturel en commandes de configuration structurées ou en modèles. Ils servent également à générer du code et à rationaliser la création et la mise à jour de la documentation réseau.
• Le raisonnement machine (MR) va au-delà de la reconnaissance de formes en appliquant une prise de décision fondée sur la logique à des environnements complexes et dynamiques tels que les réseaux. Les technologies de MR utilisent les connaissances acquises pour modéliser une série d’étapes possibles et déterminer la marche à suivre optimale, permettant ainsi aux systèmes d’IA de passer d’une surveillance passive à une gestion active et intelligente. Dans le domaine des réseaux, les cas d’usage incluent la recommandation de stratégies de remédiation pour résoudre les problèmes de congestion ou corriger les vulnérabilités.

Cas d’usage de l’IA dans les réseaux

Voici les principales façons dont l’IA est utilisée pour fournir des informations exploitables et améliorer les performances, la sécurité et l’efficacité dans les principaux domaines fonctionnels des réseaux :

• Automatisation du réseau. L’IA est utilisée pour prendre en charge les opérations courantes et répétitives, telles que la configuration, la gestion et l’optimisation, afin d’accroître l’efficacité et de réduire les erreurs humaines. Au lieu de configurer manuellement chaque routeur ou commutateur, les systèmes d’IA peuvent appliquer et valider automatiquement les modifications de configuration dans des environnements distribués.
• Analyse prédictive et informations exploitables. Les modèles d’IA peuvent analyser de grandes quantités de données sur l’état du réseau, le comportement des utilisateurs et les schémas de trafic afin d’anticiper les besoins en bande passante et les problèmes de performances. L’IA peut prévoir à quel moment une liaison sera saturée ou un appareil risque de tomber en panne, en s’appuyant sur les tendances actuelles et les données historiques.
• Surveillance des performances. L’IA peut détecter rapidement les schémas révélant une dégradation des performances et fournir des informations détaillées sur la cause profonde du problème, par exemple un appareil, un point d’accès, un commutateur ou un routeur spécifique. L’IA améliore la surveillance en temps réel en repérant les schémas et les écarts qui signalent d’éventuels problèmes de réseau, souvent avant que les opérateurs humains ne les remarquent.
• Network security L’IA peut analyser les schémas de menaces afin de fournir de manière proactive des informations pertinentes, ainsi que d’identifier et de neutraliser plus rapidement les menaces pour détecter les attaques zero-day. Une attaque par bourrage d’identifiants peut être repérée grâce à une hausse soudaine des tentatives de connexion infructueuses provenant d’une région suspecte, même si l’attaque emploie des méthodes jusqu’alors inconnues.
• Routage et mise à l’échelle intelligents. Un réseau basé sur l’IA peut équilibrer dynamiquement les charges et optimiser l’allocation des ressources afin de gérer efficacement un trafic élevé. Pendant les pics d’utilisation, l’IA peut réacheminer le trafic via des liaisons sous-utilisées ou déployer des ressources réseau supplémentaires pour maintenir les performances.

Prendre en charge l’infrastructure d’IA grâce à des réseaux et à une sécurité optimisés par l’IA

À mesure que les organisations adoptent des infrastructures d’IA pour prendre en charge les charges de travail et les applications d’IA, leurs environnements réseau doivent répondre à de nouvelles exigences. Ces charges de travail nécessitent une bande passante considérable, une faible latence et une réactivité en temps réel, bien au-delà de ce pour quoi les solutions réseau traditionnelles ont été conçues. Pour suivre le rythme, les réseaux modernes doivent évoluer, et le recours à l’IA pour optimiser leurs performances constitue une réponse naturelle et nécessaire.

Par exemple, utilisez l’IA pour améliorer la gestion du trafic afin de prendre en charge le transport de données à haute capacité et à faible latence requis par les charges de travail d’IA. Les systèmes réseau basés sur l’IA peuvent surveiller les schémas de trafic en temps réel, détecter les points de congestion et ajuster dynamiquement le routage et l’allocation de la bande passante. Cela garantit des performances optimales dans les clusters de calcul et les pipelines de données, en maximisant le débit du trafic de données d’IA tout en réduisant la latence.

L’IA peut également automatiser la segmentation intelligente du réseau afin d’adapter les segments réseau aux clusters d’IA. L’infrastructure d’IA comprend souvent des clusters de GPU isolés, dédiés à des charges de travail spécifiques. L’IA peut analyser automatiquement les charges de calcul, les schémas de trafic et le comportement des applications, puis créer ou ajuster les segments réseau en fonction des besoins des charges de travail. Elle peut également attribuer ou réaffecter dynamiquement des ressources GPU à ces segments en fonction de la demande et des objectifs d’équilibrage de charge.

Comment F5 utilise l’IA pour optimiser les réseaux

F5 a constitué une équipe centralisée d’ingénieurs, de chercheurs et d’architectes spécialisés en IA afin de déployer l’IA à grande échelle dans toute l’entreprise.

Alors que nous exploitons l’IA dans nos produits pour automatiser les tâches de configuration réseau, fournir des analyses prédictives et détecter les menaces de sécurité, nous avons annoncé aujourd’hui que nous regroupions nos assistants IA au sein d’un seul et même F5 AI Assistant sur l’ensemble de la F5 Application Delivery and Security Platform (ADSP). Grâce à une expérience utilisateur cohérente, les équipes SecOps et NetOps peuvent mieux comprendre leur posture de sécurité et tirer parti de la mine d’informations dont elles disposent sur l’ensemble de la plateforme, réduisant ainsi la complexité opérationnelle de leurs environnements multicloud hybrides.

F5 AI Assistant peut rationaliser les tâches opérationnelles en analysant et en interprétant automatiquement de grandes quantités de données de journalisation et de télémétrie provenant de diverses sources, afin d’identifier les tendances et les anomalies susceptibles de révéler des problèmes potentiels. Dans les environnements réseau multicloud, F5 AI Assistant peut analyser des données en temps réel, telles que les schémas de trafic et les indicateurs de performance des systèmes, afin de fournir rapidement une vue d’ensemble de la posture des sites, d’aider à diagnostiquer les problèmes potentiels et de proposer, si nécessaire, des mesures de suivi pertinentes. Pour les équipes SecOps, F5 AI Assistant peut filtrer et analyser les requêtes HTTP et les événements de sécurité provenant de F5 Web App and API Protection afin de détecter les faux positifs, ce qui permet aux équipes de se concentrer davantage sur la recherche proactive des menaces et la planification stratégique de la sécurité.

En outre, l’IA agentique est déployée dans le cadre de F5 ADSP afin d’agir de manière proactive contre les menaces. Les capacités de l’IA agentique peuvent améliorer l’analyse de sécurité grâce à des corrélations plus intelligentes entre les journaux, les renseignements sur les menaces et les alertes en temps réel, tout en réduisant la lassitude des équipes de sécurité face aux alertes en donnant la priorité aux incidents qui représentent les menaces les plus critiques.

Des fonctionnalités de surveillance réseau par l’IA et d’apprentissage automatique sont également intégrées aux solutions F5 de mise en réseau multicloud afin de détecter les erreurs de configuration et d’optimiser les performances du réseau.

Découvrez comment l’IA agentique réduit la fatigue liée aux alertes et simplifie la gestion des menaces.

Consultez également les dernières actualités de F5 sur l’IA sur notre page web Accelerate AI.

À propos de l’auteur

F5 Newsroom Staff

Autres articles de F5 Newsroom Staff