L’intelligence artificielle (IA) fait fureur. Elle est largement présentée comme la panacée pour améliorer les performances de l’entreprise dans un large éventail de domaines différents. Comment, en particulier, l’IA améliore-t-elle la gestion des réseaux informatiques ?  

Le terme IA trouve ses origines dans la science-fiction et est souvent lié à des histoires bien connues sur les machines qui tentent de conquérir le monde. Maintenant que l’IA est devenue une réalité, le concept a changé, mais le principe des ordinateurs capables de prendre des décisions en toute indépendance est au cœur de ce concept. 
Fondamentalement, dans le contexte des systèmes informatiques, l’intelligence artificielle analyse de grandes quantités de données et fournit des informations basées sur ses découvertes. Associée à l’apprentissage automatique, elle peut être utilisée pour automatiser la prise de décision en réponse à différents événements et effectuer des tâches sans intervention humaine. 

L’attrait de l’IA dans la gestion de réseau
Dans les réseaux informatiques, l’IA et l’apprentissage automatique sont désormais utilisés pour analyser en continu de grandes quantités de données à l’aide d’algorithmes sophistiqués afin de déterminer ce qui se passe exactement sur le réseau, de faire des prévisions et de réagir aux événements au fur et à mesure qu’ils se produisent. Cette capacité à analyser intelligemment les données du réseau et à en tirer des informations détaillées sur les performances du réseau sans intervention humaine est au cœur de son attrait.
L’IA suscite autant d’attention dans le monde informatique, car elle permet une automatisation intelligente de nombreuses tâches, un gain de temps considérable et l’amélioration de l’efficacité opérationnelle. Elle s’applique parfaitement à la gestion du réseau où de nombreuses fonctions impliquées dans le fonctionnement efficace d’un réseau peuvent être automatisées, améliorant considérablement les performances, le dépannage et la sécurité du réseau. 
Prenons l’exemple simple d’une fonction de commutation réseau qui existe depuis longtemps : la détection de bouclage. Il s’agit d’une fonctionnalité sur les switches smart et administrés qui a permis aux administrateurs réseau de gagner énormément de temps en cas de mauvaise configuration accidentelle ou intentionnelle du réseau. Une boucle réseau se produit lorsqu’un câble d’un port de switch se connecte à un autre port du même switch ou du même réseau. Le bouclage provoque une tempête de diffusion qui met le réseau à rude épreuve car le trafic réseau est continuellement amplifié au lieu de s’arrêter à sa destination prévue. Avec la détection de bouclage, lorsque cela se produit, l’un des ports concernés est automatiquement fermé, ce qui atténue le problème. Sans détection de bouclage, l’administrateur réseau doit localiser et corriger manuellement le défaut qui peut se trouver n’importe où sur l’ensemble du réseau. 
L’IA et l’apprentissage machine réduisent les temps d’arrêt et les coûts d’exploitation, facilitent une maintenance préventive tout en faisant gagner du temps aux administrateurs réseau. L’évolution du rôle de l’IA dans ce domaine permet aux entreprises, en particulier les PME, de gérer leur réseau plus efficacement et nous rapproche des réseaux capables d’autorétablissement et de la gestion de réseau sans intervention.

Utilisation des données du journal réseau
Dans n’importe quel réseau informatique, de grandes quantités de données machine sont générées en permanence par les processus internes et via les journaux de serveur, les contrôleurs Wi-Fi, les applications, les appareils connectés et autres équipements de réseau. Dans une configuration de réseau classique, une grande partie de ces données s’accumule dans des journaux et est rarement consultée. L’introduction de l’IA et de l’apprentissage machine permet aux systèmes de gestion de réseau, par le biais de l’automatisation, d’interpréter ces données, de déterminer ce qui se passe dans les moindres détails et d’utiliser ces informations pour améliorer continuellement les performances du réseau et les temps d’arrêt. De plus, ces opérations sont effectuées plus rapidement et plus précisément que ce qu’aucun humain ne pourrait faire.
L’IA et l’apprentissage machine peuvent être utilisés pour détecter les problèmes et appliquer des solutions aux problèmes courants du réseau sans intervention humaine, ce qui en fait un outil puissant pour maintenir et améliorer les opérations réseau. Dans un réseau Wi-Fi, par exemple, cela peut signifier maintenir une couverture complète du réseau en cas de défaillance d’un point d’accès (PA) en augmentant automatiquement la puissance du signal RF des autres points d’accès (PA) afin de reconfigurer le réseau et de couvrir tout point mort potentiel.  
Actuellement, l’accent est mis sur l’IA et l’apprentissage automatique, qui prennent en charge les domaines plus administratifs et banals de la gestion de réseau. Fondamentalement, il s’agit d’apprendre au réseau à automatiser les tâches d’administration de base et d’alerter les administrateurs réseau si des problèmes plus complexes nécessitant une intervention humaine sont identifiés. 

Hiérarchisation automatique du trafic réseau critique
L’IA intégrée aux switches intelligents est désormais également utilisée pour garantir la fourniture au bon moment du trafic critique lorsqu’il circule sur le réseau. En analysant les paquets Ethernet, ces switches intelligents peuvent automatiquement affecter différents niveaux de service à différents types de trafic réseau et accorder la priorité aux paquets IP vidéo et VoIP sans compromettre la transmission d’autres données réseau. Cela évite d’avoir du matériel séparé et dédié spécifiquement pour la voix et vidéo IP.
En utilisant une technique connue sous le nom d’Auto Surveillance VLAN (ASV), les paquets vidéo IP en temps réel sont prioritaires afin de garantir la qualité de la vidéo en temps réel pour la surveillance et le contrôle. De même, la technologie Auto Voice VLAN garantit la qualité et la sécurité du trafic VoIP et offre des appels VoIP ininterrompus pour les utilisateurs du réseau.

L’IA et les réseaux gérés dans le Cloud
Les architectures de réseau sont de plus en plus souvent gérées dans une structure centralisée avec des fonctions de gestion traitées dans un plan de contrôle distinct du plan de données, comme dans les réseaux gérés dans le Cloud et le Software Defined Networking (SDN). L’IA et l’apprentissage machine sont essentiels pour récolter tous les avantages de ces architectures réseau gérées de manière centralisée. 
Des capacités d’analyse et d’apprentissage automatisées sont nécessaires pour profiter des avantages d’une flexibilité accrue du réseau et d’une facilité de gestion offerte par ces infrastructures.  La combinaison de l’IA et de la gestion de réseau logicielle centralisée nous pousse à nous tourner vers une mise en réseau entièrement automatisée. 

Résumé
Actuellement, l’automatisation est principalement utilisée dans les configurations réseau sans intervention avec des périphériques réseau intelligents qui se connectent automatiquement à un serveur lors de la mise sous tension pour une configuration et des mises à jour automatiques. Ce déploiement « plug and play » basé sur l’IA élimine la nécessité d’une configuration manuelle étendue, ce qui permet de gagner du temps et de déployer les appareils sur des sites distants sans administrateurs réseau sur site.
Les outils d’IA sont également de plus en plus utilisés pour améliorer la surveillance, la gestion et l’analyse du réseau, en raison de leur talent à prédire les problèmes de réseau et à automatiser les correctifs avant que les problèmes ne surviennent.  Avec leur capacité à interroger d’énormes quantités de données provenant de sources multiples, l’IA et l’apprentissage machine fournissent une meilleure visibilité sur les performances quotidiennes du réseau et les niveaux d’utilisation actuels. Cette visibilité accrue sur ce qui se passe sur le réseau permet de détecter les changements et les défis à un stade précoce et de prendre des mesures proactives pour garantir l’optimisation continue des performances. L’identification des modèles de trafic et la compréhension des tendances du réseau permettent d’effectuer des prévisions plus précises, améliorant considérablement la précision de la planification de la capacité du réseau.  
L’IA et l’apprentissage machine jouent également un rôle de plus en plus important dans l’amélioration de la sécurité du réseau, en fournissant une meilleure visibilité sur le comportement sur le réseau afin que les menaces puissent être automatiquement identifiées et traitées rapidement. 
Bien sûr, comme il s’agit d’une approche automatisée, l’IA et l’apprentissage machine fonctionnent en permanence, permettant une gestion et un contrôle continus et constants du réseau sans interruption, ce qui participe à l’amélioration du service. 
Alors que la complexité des réseaux ne cesse de croître, qu’ils adoptent des architectures de gestion centralisée et prennent en charge un plus large éventail d’appareils et de systèmes d’exploitation connectés, la gestion de réseau basée sur l’IA est essentielle pour rationaliser, dépanner et améliorer le fonctionnement du réseau. Le moment où l’IA et l’apprentissage machine deviendront essentiels au bon fonctionnement de tout réseau approche à grands pas.