L’automatisation au service de l’optimisation SD-WAN : une révolution en marche !

Une étude menée auprès de professionnels de l’informatique et des réseaux révèle que près de 97 % d’entre eux considèrent l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (AA) pour automatiser les environnements de réseaux étendus définis par logiciel (SD-WAN) comme un enjeu majeur. Pour certains, cela est même jugé essentiel. Cette recherche met en lumière l’importance croissante de l’IA pour améliorer l’automatisation et l’efficacité opérationnelle dans des environnements SD-WAN complexes.

Cette enquête, réalisée par le groupe Enterprise Strategy de TechTarget, a impliqué 374 représentants d’organisations aux États-Unis et au Canada, tous engagés dans la technologie réseau. Les résultats indiquent que les environnements SD-WAN devront devenir plus dynamiques à mesure que l’informatique se diversifie et se complexifie.

Les équipes d’opérations réseau reconnaissent la nécessité d’adopter une approche proactive pour réduire le temps moyen de détection (MTTD) et le temps moyen de réparation (MTTR). L’IA, l’AA et l’automatisation sont perçues comme des solutions potentielles. Parmi les professionnels interrogés, 40 % ont souligné l’importance de la détection d’activités anormales, 39 % ont mentionné l’analyse prédictive pour une détection précoce des problèmes, et 39 % ont cité le dépannage accéléré comme des fonctionnalités clés de ces technologies pour leurs environnements SD-WAN.

Les applications de l’IA incluent également la fourniture de recommandations, l’optimisation des performances et, une fois pleinement fiables, l’automatisation des remédiations sans intervention humaine. Face à l’augmentation des risques liés à une surface d’attaque élargie, les analystes du groupe Enterprise Strategy notent qu’il est encourageant que les organisations envisagent d’exploiter l’environnement SD-WAN de cette manière pour permettre une détection plus rapide.

Technologie : Les fournisseurs d’équipements réseau intègrent des capacités d’IA

Conscients des avantages que l’IA peut apporter aux opérations réseau, les fournisseurs d’équipements réseau se sont activement engagés à intégrer l’IA et l’AA dans leurs gammes de produits, étendant ainsi l’intelligence artificielle pour les opérations informatiques (AIOps) au soutien des opérations réseau.

Par exemple, en février, Cisco a lancé Cisco Live 2024 avec une offre qu’il qualifie de réseau enrichi par l’IA, la sécurité et l’observabilité, visant à fournir aux entreprises la visibilité et les informations nécessaires pour connecter et protéger leur empreinte numérique tout en renforçant leur résilience numérique. L’entreprise affirme être en position unique pour transformer la manière dont l’infrastructure et les données interagissent, protégeant ainsi les entreprises de toutes tailles et répondant à leurs défis fondamentaux.

En avril, Extreme Networks a présenté AI Expert, un outil conçu pour extraire des données du réseau et au-delà afin d’améliorer les performances et l’efficacité opérationnelle. AI Expert combine des données provenant d’applications et de dispositifs à travers le réseau pour établir une intelligence sur les performances et l’expérience utilisateur. Extreme affirme que ce service va curer les données d’entreprise pour fournir des informations, automatiser les opérations et créer des alertes en cas de détection d’anomalies telles que la surcharge du réseau, la dégradation ou les zones mortes Wi-Fi.

Selon Extreme Networks, AI Expert est conçu pour transformer les informations en expertise et en actions, recommandant des actions préventives et des optimisations réseau basées sur les indicateurs clés de performance de l’entreprise. Extreme propose des suggestions et des meilleures pratiques pour résoudre, traiter ou anticiper les problèmes.

En juin, Juniper Networks a dévoilé une nouvelle offre de produit, utilisant l’IA pour le réseau afin d’apporter encore plus de valeur aux environnements WAN d’entreprise, offrant des expériences SD-WAN garanties avec des AIOps proactifs. Marvis Minis, le jumeau numérique de Juniper conçu pour améliorer les opérations réseau, a été étendu au SD-WAN. Marvis Minis est capable de diagnostiquer des problèmes d’authentification réels sans nécessiter la présence d’utilisateurs ou de dispositifs.

Juniper indique que cette amélioration permet de réaliser des tests de vitesse WAN en continu pour vérifier les vitesses de lien et d’agir de manière proactive en cas de détection de problèmes, sans que les utilisateurs aient besoin d’être présents. Le produit d’assurance WAN de Juniper peut désormais capturer proactivement des paquets au moment d’un incident pour aider à identifier et résoudre des problèmes difficiles à détecter, évitant ainsi des visites sur site coûteuses et chronophages. Enfin, de nouvelles informations sur les applications offrent aux opérateurs réseau une visualisation conviviale du trafic traversant le SD-WAN.

Technologie : GenAI au service des administrateurs réseau

Un des domaines les plus prometteurs pour l’application de l’IA au-delà de l’AIOps dans le réseau est l’utilisation de l’IA générative (GenAI).

Il est largement reconnu qu’il existe une crise des compétences en informatique. Dans un article publié sur SearchNetworking, John Burke, directeur technique chez Nemertes Research, a souligné que les budgets informatiques limités contribuent à un manque de compétences dans le domaine des réseaux. Il a noté que les nouvelles recrues dans le secteur informatique tendent à se concentrer sur le développement de compétences applicables à des rôles informatiques plus généraux plutôt que sur l’expertise en opérations réseau.

Au lieu de chercher à recruter des gestionnaires de réseau possédant les compétences nécessaires pour effectuer les tâches administratives requises dans la gestion de configurations réseau d’entreprise complexes, GenAI pourrait aider des employés moins expérimentés ou des professionnels de l’informatique ne travaillant pas dans le domaine des réseaux à gérer efficacement les réseaux.

Lorsque l’IA générative atteindra un niveau de maturité suffisant, elle pourrait aider les équipes réseau à automatiser des tâches routinières, à répondre aux incidents et à compenser la réduction de la main-d’œuvre, entre autres avantages.

Burke estime que GenAI évolue vers une technologie polyvalente qui pourrait éventuellement soutenir de nombreuses tâches liées aux opérations réseau. « Lorsque l’IA générative atteindra un niveau de maturité suffisant, elle pourrait aider les équipes réseau à automatiser des tâches routinières, à répondre aux incidents et à compenser la réduction de la main-d’œuvre, entre autres avantages », déclare-t-il. En effet, l’outil GenAI agit comme un copilote pour les administrateurs réseau.

Une des manières dont GenAI pourrait être déployé dans le réseau, selon Burke, est d’aider les équipes réseau surchargées à créer une documentation plus lisible et complète de leurs réseaux. Par exemple, les professionnels du réseau pourraient utiliser un outil GenAI pour lire des fichiers de configuration et d’inventaire, des données de cartographie réseau et d’autres notes qu’ils ont déjà développées. L’outil générerait alors des descriptions écrites complètes, voire des diagrammes dans certains cas.

Si les équipes réseau superposent GenAI – avec son aptitude pour le langage naturel – aux outils d’IA d’apprentissage automatique, Burke pense qu’elles pourraient gérer des charges de travail accrues, même si le personnel des réseaux d’entreprise diminue.

À titre d’exemple, il explique qu’une fois correctement formé sur la syntaxe de configuration de différents outils réseau, GenAI pourrait aider le personnel réseau à créer des politiques réseau. « Si les administrateurs réseau saisissent des descriptions verbales de l’intention du réseau dans un outil GenAI, celui-ci peut générer des commandes pour mettre en œuvre ces intentions », dit-il. « Il en va de même dans l’autre sens : un outil GenAI peut examiner des configurations et créer une description de ce que le réseau fera, et les professionnels du réseau peuvent comparer la sortie avec l’intention. »

En allant plus loin, GenAI pourrait également être utilisé pour examiner les configurations, ce qui aiderait les professionnels de l’informatique lors des audits réseau.

Il y a également beaucoup de discussions sur la manière dont GenAI peut aider les programmeurs. Pour Burke, GenAI pourrait fournir des squelettes de programme, écrire des structures, vérifier la syntaxe et offrir des retours pour aider les professionnels du réseau à créer des scripts réseau. Cependant, il ajoute : « Les ingénieurs réseau ne devraient pas utiliser immédiatement le code fourni par les outils GenAI sans vérification. GenAI peut donner aux équipes réseau un avantage sur un projet, mais elles devraient toujours vérifier, modifier et compléter les codes avant leur exécution. »

Technologie : L’avenir de l’IA dans les SD-WAN

Les fonctionnalités activées par l’IA désormais disponibles dans les outils d’administration réseau montrent que l’industrie a pris conscience de la complexité des réseaux d’entreprise soutenant des environnements informatiques hautement distribués. Ces outils avancés offrent le potentiel de rendre ces réseaux plus gérables.

Le défi auquel l’industrie est confrontée est que la complexité des réseaux est appelée à augmenter, ce qui exercera des pressions encore plus grandes sur les professionnels du réseau. Bien que les experts de l’industrie ne prévoient pas l’émergence d’une gestion de réseau entièrement automatisée, toute aide qu’un assistant IA peut offrir sera probablement la bienvenue.