Pour venir à bout de la complexité des nouveaux réseaux, la majorité des entreprises misent sur l’IA et l’automatisation. Et vous ?
Pour découvrir le rôle de l’AIOps dans les opérations d’infrastructure réseau, Enterprise Strategy Group (ESG) a enquêté auprès de 362 professionnels des réseaux aux États-Unis et au Canada ayant déjà intégré l’IA et l’automatisation à leurs processus. Les résultats ont été publiés et sont disponibles dans un eBook gratuit intitulé Opérations d’infrastructure réseau : le rôle de l’AIOps.
Concrètement, ESG cherche à mieux comprendre les éléments suivants :
- Lien entre maturité AIOps et capacité de gestion des réseaux modernes
- Niveaux d’adoption actuels et cas d’usage de l’IA/ML et de l’automatisation pour les réseaux
- Avantages perçus/mesurés par les entreprises selon le niveau d’adoption et de maturité
Éclairage n°1 : l’essor de l’AIOps
L’IA pour les opérations réseau, ou AIOps, s’impose dans des entreprises de toutes tailles. Ces dernières constatent une augmentation du nombre de processus exploitant l’IA dans leur environnement réseau. Selon cette enquête, il existe un lien direct entre la durée depuis laquelle l’IA est déployée dans une entreprise et le nombre de processus l’utilisant.
- Plus de la moitié des entreprises recourant à l’IA depuis au moins trois ans déclarent qu’au moins 41 % de leurs processus s’appuient sur l’IA
Les clients Juniper bénéficient désormais de l’AIOps intégrée à la solution Juniper Mist, laquelle analyse les particularités de votre environnement réseau et vous aide à rationaliser vos opérations réseau.
Éclairage n°2 : la remédiation entièrement automatisée gagne du terrain
Si l’intelligence qu’apporte l’IA permet de générer des alertes, elle apporte une réelle plus-value aux entreprises lorsqu’elle recommande également des solutions ou qu’elle exécute automatiquement une correction.
D’après les conclusions de l’enquête ESG, les entreprises plus avancées en matière d’automatisation ou d’environnements IA sont plus susceptibles d’être arrivées à une automatisation complète. Cela témoigne d’une plus grande maîtrise de la technologie, d’une certaine capacité à dépasser les obstacles culturels et d’une reconnaissance de la valeur de l’IA.
- 33 % des entreprises utilisent l’IA et l’automatisation dans les réseaux pour générer des alertes, mais gardent un contrôle manuel total sur l’analyse et les mesures correctives
- 38 % des entreprises utilisent le logiciel comme moteur d’alertes et de recommandations, mais se chargent elles-mêmes de la mise en œuvre et de l’exécution de ces recommandations
- 29 % des sondés laissent l’IA et l’automatisation jouer leur rôle de manière totalement autonome
Avec la fiabilité et la transparence de l’IA explicable (XAI), les entreprises sont plus susceptibles de se fier à une IA entièrement autonome.
Éclairage n°3 : l’adoption de l’IA réseau concerne de nombreux cas d’usage
Les entreprises recourent de plus en plus à l’IA pour détecter rapidement les anomalies (liées au réseau et à la sécurité) et réagir de manière proactive, voire automatisée. Elles peuvent également utiliser l’IA pour la planification, la maintenance et la mise à l’échelle du réseau. De plus, les premières capacités d’auto-réparation s’appuient sur l’IA et l’automatisation.
Exemples de cas d’usage pour lesquels l’IA présente des avantages dans les environnements réseau, selon les sondés :
- 40 % – Optimisation des performances du réseau
- 38 % – Détection des menaces de sécurité
- 34 % – Analyse du trafic et optimisation
- 33 % – Planification de la capacité du réseau
- 32 % – Équilibrage de charge
- 31 % – Détection des anomalies et envoi d’alertes
- 30 % – Maintenance prédictive
- 28 % – Évolution dynamique du réseau
- 24 % – Recommandation de mesures à adopter
- 23 % – Réparation automatique
En fin de compte, pour la plupart des entreprises, la finalité de l’IA est d’améliorer l’expérience des utilisateurs finaux ainsi que l’expérience opérationnelle des équipes IT.
Éclairage n°4 : l’IA est plus largement acceptée
L’automatisation du réseau ne se fait pas sans heurts. Selon les sondés, ces difficultés concernent la qualité des données (28 %), l’augmentation des risques liés à la sécurité (27 %), la complexité de la configuration (26 %), la disponibilité des données (25 %) ainsi que l’explicabilité et la transparence (23 %). Hormis ces aspects, 17 % seulement des entreprises font état d’une résistance culturelle à l’IA, signe d’une plus grande acceptation de la technologie.
Éclairage n°5 : les solutions intégrées apportent une réelle valeur aux entreprises
Les sondés sont davantage susceptibles d’utiliser une solution d’IA et d’automatisation intégrée plutôt que des outils autonomes.
Pour les personnes interrogées, les solutions intégrées présentent les avantages suivants :
- 74 % – Réduction des temps d’arrêt et/ou meilleure productivité des ressources existantes
- 68 % – Plus simple à évaluer et/ou à acheter
- 59 % – Réduction des coûts d’exploitation et/ou retour sur investissement plus rapide
Évolution logique du processus d’automatisation, l’IA améliore l’efficacité opérationnelle du réseau.
Éclairage n°6 : l’IA et l’automatisation renforcent la sécurité du réseau
Les sondés sont très nombreux à utiliser des solutions d’IA et d’automatisation du réseau pour renforcer le dispositif de cybersécurité de leur entreprise. Les équipes chargées de la gestion des environnements modernes et distribués doivent être en mesure de détecter rapidement les menaces pour garder une longueur d’avance dans un contexte où celles-ci évoluent en permanence.
Pour la sécurité, les personnes interrogées citent les avantages de l’IA suivants :
- 62 % – Amélioration de la vitesse de détection des menaces
- 57 % – Accélération du dépannage
- 54 % – Accélération de l’identification des appareils/entités du réseau
- 52 % – Amélioration de la précision de la détection des menaces
- 49 % – Prise en charge des fonctions de réponse automatique de sécurité
- 48 % – Identification des failles ou des problèmes liés aux politiques de sécurité
- 42 % – Identification des anomalies liées au réseau
L’IA est parfaitement adaptée pour détecter le moindre problème de sécurité. Dans les applications de sécurité, les techniques modernes de machine learning permettent de déceler les anomalies difficiles à détecter et d’autres aspects des cyberattaques.
Éclairage n°7 : l’IA générative fait son apparition dans les opérations réseau
Les entreprises dotées de systèmes d’IA et d’automatisation plus avancés sont plus susceptibles d’utiliser l’IA générative dans le cadre de leurs opérations de production. En règle générale, les cas d’usage diffèrent d’une entreprise à l’autre, mais l’IA générative peut s’avérer particulièrement utile dans certains environnements d’applications cloud-native complexes, par exemple la génération de topologie, la modélisation du trafic, l’attribution des ressources et la qualité de service dynamique (QoS).
L’IA générative jouera un rôle clé pour améliorer les opérations réseau courantes. Par exemple, Marvis ne cesse de développer des capacités d’IA générative, notamment en fournissant des informations sur la documentation aux équipes réseau.
—
Si certaines équipes chargées des opérations peinent à garder la tête hors de l’eau face à la complexité croissante des réseaux, d’autres ont fait le choix de solutions d’IA et d’automatisation intégrées, telles que la plate-forme réseau IA native de Juniper, pour assurer une connectivité hautement disponible et sécurisée, partout et pour l’ensemble des utilisateurs et des applications.
Vous trouverez tous les résultats et l’analyse complète de l’enquête ESG dans l’eBook gratuit intitulé Opérations d’infrastructure réseau : le rôle de l’AIOps.
