Les réseaux des universités et grandes écoles sont soumis à une pression énorme
La très forte demande en services numériques continue de représenter un casse-tête pour les équipes NetOps dans ce secteur. À leur entrée dans le supérieur, les étudiants apportent en moyenne entre cinq et sept appareils mobiles ou connectés chacun, sur lesquels ils ne cesseront d’installer de nouvelles applis et services tout au long de leurs études. Or, cette prolifération d’appareils et d’applications mobiles met l’IT des campus à rude épreuve.
Pourtant, les attentes n’ont jamais été aussi élevées en matière de qualité de service. Les équipes IT ne disposent donc d’aucune marge de manœuvre : les services doivent être disponibles et accessibles en permanence pour satisfaire d’une part les exigences des étudiants et enseignants, et d’autre part les impératifs de mondialisation de l’enseignement et de la recherche universitaires. En clair, “downtime” est un mot banni.
Pour les établissements, la pression est d’autant plus grande que les lycéens, étudiants et parents peuvent consulter et partager publiquement des commentaires, notes et autres remarques sur la vie de campus en général, et la connectivité réseau en particulier. Si la sacrosainte expérience utilisateur laisse à désirer, les étudiants déçus ne manqueront pas d’exprimer leur frustration sur les réseaux sociaux ou des sites très influents comme la National Student Survey au Royaume-Uni. Comme si cette comparaison au grand jour ne suffisait pas, les réseaux des établissements du supérieur sont mis sur le même plan que tous les autres types de réseaux. Autrement dit, pour recevoir des avis positifs et éviter toute publicité négative, les universités et grandes écoles se doivent d’offrir une expérience réseau irréprochable.
Les réseaux des campus vont droit dans le mur
Pour répondre à la demande et aux exigences, les réseaux tendent à faire rimer évolution avec superposition. Or, qui dit plus de couches dit plus de complexité et de pression sur les systèmes et ceux qui les gèrent. Cela place donc les réseaux et les équipes IT dans une position intenable. Il leur faut toujours plus de ressources pour rester dans le rythme et plus de temps pour gérer et maintenir le réseau, ce alors même que la tendance générale est à la réduction des coûts. Tôt ou tard, le système atteindra un point de rupture.
Comment répondre aux attentes des utilisateurs avec un réseau qui n’a pas été conçu pour les besoins actuels ?
Résoudre les problèmes plus vite et à moindre coût
Face aux coupes budgétaires, les établissements du supérieur, comme tant d’autres entreprises et administrations, doivent faire appel à l’intelligence artificielle (IA), le machine learning et la science des données. En ce sens, la solution Juniper AI-Driven Enterprise (accès filaire, sans fil et SD-WAN) propose une véritable technologie IA capable d’automatiser les actions répétables (et répétitives). Elles réduisent ainsi le MTTR (temps moyen de résolution) et les coûts opérationnels, tout en éliminant le risque d’erreur humaine.
Cependant, l’automatisation ne se limite pas à la simple réplication de tâches de routine. Le réseau Juniper piloté par Mist AI™ intègre l’IA, la vraie. En cas de problème, il le détecte, en diagnostique la cause, prescrit une réponse et l’applique, sans aucune intervention humaine.
De plus, il repère systématiquement toute dégradation de l’expérience. Piloté lui aussi par IA, l’assistant réseau virtuel Marvis de Juniper identifie le type de problème, l’endroit et la cause. Ainsi, il met en corrélation les événements sur l’ensemble du réseau pour déterminer s’il s’agit d’un incident isolé ou d’un problème à plus grande échelle, susceptible d’impacter d’autres utilisateurs, comme par exemple la mise à jour d’un logiciel. À l’aide de données granulaires sur la cause racine, il peut ensuite automatiser la résolution ou recommander une intervention humaine le cas échéant.
Prenons le cas d’un problème de mise à jour d’un logiciel de smartphone. L’assistant réseau virtuel Marvis identifiera tous les appareils concernés et leur enverra automatiquement un message avertissant leurs utilisateurs du problème, voire des instructions pour résoudre eux-mêmes le problème.
Fort de cette acuité et de cette intelligence, le réseau peut diagnostiquer lui-même les causes racines et en automatiser la résolution dans la plupart des cas. Si cela n’est pas possible, une capture de paquets est mise à disposition sur le cloud pour simplifier le dépannage et le diagnostic. Réduction du MTTR et des coûts opérationnels, amélioration de l’expérience utilisateur… les avantages opérationnels sont nombreux. Loin de se cantonner aux problèmes réseau, l’intelligence artificielle peut également détecter des problèmes émanant par exemple du serveur DNS, d’un câble brisé, d’un appareil ou équipement IoT d’un client. Elle peut ainsi disculper le réseau, trop souvent pointé du doigt dans ce genre de scénario.
Par ailleurs, grâce à des années d’apprentissage machine (machine learning), Marvis peut anticiper les problèmes en reconnaissant les signes avant-coureurs et en y apportant une réponse adaptée. Cette capacité à trouver et réparer automatiquement les anomalies réduit le nombre de tickets d’assistance. Résultat, les équipes de support n’ont plus à signaler constamment les problèmes aux techniciens réseau et autres fonctions techniques. En fait, elles sont désormais en position d’interroger directement le réseau par l’intermédiaire de Marvis, chose impossible jusque-là. Comme Alexa d’Amazon, cet assistant virtuel est doté d’une interface conversationnelle en langage naturel. Autrement dit, un agent du support technique n’a qu’à demander “Quel est problème avec… ?” pour obtenir une réponse.
Un fournisseur mondial de support technique a délaissé les réseaux traditionnels pour Juniper et sa résolution automatique des problèmes. À la clé : une baisse de plus de 80 % des tickets d’assistance et un retour sur investissement considérable au bout de quelques années.
Enfin, le réseau piloté par IA de Juniper peut même “recommander” une expérience à ses utilisateurs. Le but est de leur offrir un accès réseau correspondant à leurs besoins et modes de connexion à l’aide des paramètres appropriés. Cette fonctionnalité peut s’avérer très utile pour favoriser l’égalité des expériences et lutter contre la précarité technologique.
Réduction du coût des opérations et redéploiement des ressources
Avec la complexification des réseaux et l’intensification de la demande, les établissements du supérieur dotés d’un réseau piloté par IA n’auront plus à dilapider leurs précieux budgets dans une fuite en avant qui leur permet à peine de tenir la cadence. En outre, à mesure que l’automatisation élimine les tâches courantes et répétitives, c’est autant de temps libéré que les équipes techniques pourront consacrer à des missions proactives et plus gratifiantes.
Offrir des expériences digitales riches et différenciées dépend certes des capacités du réseau, mais aussi des équipes IT. Elles devront être compétentes et motivées pour innover et proposer de nouveaux services à même d’attirer des étudiants et générer de nouvelles sources de revenus. Exit la gestion des affaires courantes : les équipes IT peuvent désormais investir tout leur talent et leur énergie dans des projets innovants, inventifs et visionnaires. L’objectif est double : avoir un impact positif sur l’expérience des étudiants et générer de la valeur pour leur établissement, à travers des services géolocalisés et le renforcement de la sécurité des campus.
Bâtir un réseau durable pour le futur
En optant pour un réseau piloté par IA, les universités et grandes écoles améliorent et renforcent les services réseau proposés aux étudiants, aux chercheurs et aux personnels. Qui dit expérience utilisateur garantie, dit commentaires positifs sur Internet et les réseaux sociaux – un levier essentiel à l’heure où les établissements jouent des coudes pour attirer les meilleurs talents.
Pour la décennie à venir, Juniper fait cap sur l’autonomisation et l’autoréparation des réseaux, et embarque ses clients dans l’aventure. Le déploiement d’un réseau piloté par IA permettra aux universités et grandes écoles de sortir de l’impasse dans laquelle se trouvent leurs réseaux, brisant la complexité et la spirale des coûts dans laquelle elles se sont entraînées.
Simplification, réduction des coûts, déploiement de nouveaux services, expérience utilisateur incomparable… tous ces avantages dépendent de l’automatisation, de l’IA et de la science des données. Il est temps de changer de cap.
Séance de rattrapage
La session “Juniper Virtual Summit – Enseignement supérieur” est désormais disponible en replay (90 minutes).
À regarder dès maintenant pour en savoir plus.
