L’intelligence artificielle au service des réseaux

Nous utilisons divers outils et technologies d’IA pour optimiser les performances du réseau, automatiser les opérations et renforcer la sécurité. Voici les principaux outils et technologies concernés.

• L’apprentissage automatique (ML) analyse de vastes volumes de données pour identifier des motifs. Vous pouvez utiliser les technologies ML pour repérer les anomalies dans le trafic réseau et exploiter les données historiques afin de prévoir les congestions ou pannes potentielles, et ainsi éviter les points de ralentissement.
• Les grands modèles linguistiques (LLM) représentent une catégorie d’IA générative qui s’appuie sur d’immenses ensembles de données et des méthodes d’apprentissage profond pour créer, synthétiser et manipuler le texte. Les cas d’usage de l’IA dans les réseaux exploitant les LLM se développent rapidement, en particulier là où le langage humain rencontre la configuration technique. Ils visent notamment à simplifier et automatiser les configurations réseau, en traduisant vos instructions en langage naturel en commandes ou modèles de configuration structurés. Parmi les autres applications, on trouve la génération de code et l’optimisation de la création ainsi que de la mise à jour de la documentation réseau.
• Le raisonnement machine (RM) dépasse la simple reconnaissance de motifs en appliquant une prise de décision logique à des environnements complexes et changeants comme les réseaux. Les technologies RM exploitent les connaissances acquises pour modéliser une succession d’étapes possibles et déterminer le plan d’action le plus efficace, vous permettant de passer d’une surveillance passive à une gestion active et intelligente. Dans le domaine des réseaux, elles recommandent notamment des stratégies de remédiation face aux congestions ou aux vulnérabilités.

Voici comment l’IA génère des insights pour renforcer les performances, la sécurité et l’efficacité dans les fonctions essentielles du réseau :

• Automatisation des réseaux. Nous utilisons l’IA pour gérer les tâches routinières et répétitives comme la configuration, la gestion et l’optimisation, ce qui booste l’efficacité et limite les erreurs humaines. Plutôt que de configurer manuellement chaque routeur ou commutateur, les systèmes d’IA appliquent et valident automatiquement les changements sur l’ensemble des environnements distribués.
• Analyse prédictive et perspectives. Nous utilisons des modèles d’IA pour analyser de grandes quantités de données sur la santé du réseau, le comportement des utilisateurs et les flux de trafic afin d’anticiper les besoins en bande passante et les problèmes de performance. L’IA anticipe la congestion d’un lien ou la défaillance probable d’un équipement en s’appuyant sur les tendances actuelles et les données historiques.
• Surveillance des performances. L’IA détecte rapidement les signes de dégradation des performances et vous offre des analyses détaillées sur la cause précise, qu’il s’agisse d’un appareil, d’un point d’accès, d’un commutateur ou d’un routeur. L’IA enrichit la surveillance en temps réel en repérant les anomalies et tendances révélant d’éventuels problèmes réseau, souvent avant que vos équipes ne les identifient.
• Sécurité réseau. L’IA analyse les schémas de menace pour vous fournir des informations proactives, identifier et neutraliser les menaces plus rapidement, et détecter les attaques zero-day. Un credential stuffing se repère par une forte hausse soudaine des tentatives de connexion échouées provenant d’une région suspecte, même si l’attaque utilise des méthodes inédites.
• Routage intelligent et montée en charge. Nous utilisons un réseau doté d’IA capable d’équilibrer les charges et d’optimiser l’allocation des ressources pour gérer efficacement un trafic important. En période de forte affluence, l’IA réoriente le trafic vers des liens moins sollicités ou déploie des ressources réseau supplémentaires pour maintenir les performances.

En adoptant une infrastructure IA pour soutenir les charges de travail et les applications d’IA, vous faites face à de nouvelles exigences pour vos environnements réseau. Ces charges de travail exigent une bande passante élevée, une latence minimale et une réactivité en temps réel, bien au-delà des capacités des solutions réseau traditionnelles. Pour rester à la hauteur, il faut faire évoluer les réseaux modernes, et utiliser l’IA pour optimiser leurs performances est une réponse à la fois naturelle et indispensable.

Par exemple, utilisez l’IA pour optimiser la gestion du trafic et soutenir un transport de données à haute capacité et faible latence, indispensable aux charges de travail d’IA. Les systèmes réseau pilotés par l’IA surveillent en temps réel les flux de trafic, identifient les points de congestion et adaptent automatiquement le routage ainsi que l’allocation de bande passante. Vous bénéficiez ainsi de performances optimales sur vos clusters de calcul et vos pipelines de données, en maximisant le débit du trafic IA tout en limitant la latence.

L’IA peut aussi automatiser la segmentation intelligente du réseau pour aligner les segments réseau avec les clusters d’IA. L’infrastructure d’IA repose souvent sur des clusters GPU isolés, dédiés à des charges spécifiques. L’IA analyse automatiquement les charges de calcul, les flux de trafic et le comportement des applications, puis crée ou ajuste les segments réseau selon les besoins des charges. Elle peut aussi attribuer ou réaffecter dynamiquement les ressources GPU à ces segments en fonction de la demande et des objectifs d’équilibrage de charge.