Avec les dernières innovations d’IA agentique de notre plateforme réseau IA native Mist™, jamais le Self-Driving Network™ n’a semblé aussi proche. Voilà comment HPE Networking donne un nouvel élan à la transition des opérations réseau assistées vers des NetOps totalement autonomes.
Quand d’autres fournisseurs multiplient les promesses sur le potentiel de l’IA agentique, nous les concrétisons dès aujourd’hui avec une vision claire et des résultats prouvés.
IA agentique : de l’importance d’une architecture solide
Dernière évolution de l’automatisation en date, l’IA agentique intègre des agents capables de raisonner, planifier, collaborer et opérer sur l’ensemble des domaines du réseau pour résoudre les problèmes en amont, avant le moindre impact sur l’expérience des utilisateurs. Le tout, avec une intervention humaine minimale.
Mais pour libérer son véritable potentiel, cette technologie doit reposer sur une architecture solide. Chez HPE Networking, nous travaillons depuis plus de dix ans à la construction d’un tel socle, à travers le développement du moteur et de l’assistant IA Marvis®. Le moteur IA Marvis apprend continuellement de la télémétrie issue des différents domaines réseau et des applications externes. Ce faisant, il améliore l’efficacité de ses propres résultats, accélère la résolution des problèmes et assure la qualité des expériences utilisateurs, du client jusqu’au cloud. De son côté, notre assistant IA Marvis transforme la manière dont les équipes IT pilotent le réseau et interagissent avec lui. Il déploie pour cela de multiples fonctionnalités de pointe :
- L’interface conversationnelle Marvis réinvente les modes d’interaction des utilisateurs avec les réseaux
- Les Marvis Minis simulent proactivement les expériences utilisateurs pour détecter les problèmes avant même qu’ils ne surviennent
- Le Marvis Large Experience Model (LEM) fournit des analyses prédictives sur les performances du réseau
- Les Marvis Actions automatisent la remédiation à partir de modèles de confiance HITL (Human-in-the-Loop)
Portée par ces quatre piliers, l’IA agentique s’impose comme le moteur de l’évolution vers une autonomie totale des réseaux. Aujourd’hui, nous sommes heureux d’annoncer l’intégration d’innovations qui nous rapprochent un peu plus de cette réalité.
Assistant IA Marvis amélioré : l’IA agentique étendue à tous les domaines
Les dernières évolutions de l’assistant IA Marvis démontrent toute la valeur des capacités d’IA agentique pour les environnements de campus, de site distant et de datacenter. Notre réseau IA natif étend les NetOps agentiques à tous les domaines opérationnels, unifiant ainsi les équipes pour simplifier l’automatisation des opérations du client jusqu’au cloud.
Interface conversationnelle Marvis enrichie avec la collaboration multi-agent
Optimisée pour les workflows d’IA agentique et la collaboration multi-agent, la nouvelle interface conversationnelle Marvis capitalise désormais sur la GenAI pour accélérer la résolution de problèmes. Les équipes NetOps peuvent ainsi communiquer avec le réseau en lui posant des questions ouvertes (par exemple, « Pourquoi le site de Rouen est-il si lent ? »). En réponse, les équipes reçoivent des analyses intelligentes, des explications contextuelles et des solutions précises aux problèmes. Cette évolution de l’assistant IA Marvis marque une transition majeure des opérations réseau assistées vers une véritable autonomie du réseau. Il en résulte une simplification considérable des tâches comme la génération de tableaux de bord, la corrélation de données interdomaines et la résolution de problèmes par des interactions en langage naturel.
Extension du rayon d’action autonome de Marvis
Les Marvis Actions incarnent le passage d’une résolution réactive à des NetOps proactives. Erreurs DHCP, VLAN manquants, boucles réseau… la fonctionnalité identifie les problèmes critiques, puis propose des solutions claires basées sur des données concrètes.
Les Marvis Actions assurent même une remédiation automatique sur des scénarios validés par les équipes IT. Grâce à leur modèle de confiance HITL, les équipes gagnent progressivement en assurance et donnent à l’assistant IA Marvis davantage de latitude pour résoudre automatiquement les problèmes, sans intervention humaine. Aujourd’hui, nous enrichissons son champ d’action autonome :
- Correction des erreurs de configuration VLAN
- Désactivation de ports pour éliminer les boucles réseau
- Mise à niveau des équipements non conformes
- Gestion des opérations de routine pour la mise à jour de politiques et la conformité des firmwares
- Résolution des problèmes de ports instables et des erreurs de configuration des points d’accès
Qu’elle soit lancée par l’équipe IT ou exécutée automatiquement par Marvis, chaque action est validée après remédiation et enregistrée dans le tableau de bord Marvis Actions. Ce processus garantit à la fois l’auditabilité des mesures et le maintien du contrôle humain, tout en instaurant un climat de confiance autour de l’IA grâce à des résultats fiables et précis. En constatant par elles-mêmes la capacité de l’assistant IA Marvis à traiter des problèmes de routine, les équipes IT acquièrent l’assurance nécessaire pour le laisser gérer des scénarios de plus en plus complexes en toute autonomie. Résultat, les délais de résolution s’accélèrent, tandis que les collaborateurs se délestent des tâches répétitives pour se recentrer sur des activités stratégiques à forte valeur ajoutée.
Amélioration du Large Experience Model (LEM) généralisé avec les Marvis Minis
Les Marvis Minis font office de jumeaux d’expérience numérique permanents. Autrement dit, ils surveillent en continu les conditions réseau et capturent la télémétrie qui alimente le Large Experience Model (LEM) de Marvis. Ce LEM combine des données enrichies à une modélisation Shapley pour prédire les expériences utilisateur et identifier l’origine des dysfonctionnements avant que ceux-ci ne se manifestent. Grâce au modèle Shapley, l’assistant IA Marvis fournit des visualisations intuitives qui classent les éléments du réseau par degré de « culpabilité ». En d’autres termes, il montre le rôle de chacun d’entre eux dans la dégradation de l’expérience utilisateur sur les points d’accès, les clients et les fonctionnalités réseau. Il procède ainsi par élimination pour remonter jusqu’à la racine du problème.
Jusqu’alors disponible uniquement pour les données applicatives Zoom® et Microsoft Teams®, le LEM Marvis passe désormais par les Marvis Minis pour s’entraîner sur des données plus générales et ainsi offrir des analyses plus holistiques de l’expérience utilisateur. Ces améliorations contribuent à réduire les délais de résolution et garantissent des performances optimales pour les applications critiques, en toutes circonstances.
L’IA pour les opérations de datacenters
Nous avons également le plaisir d’annoncer l’intégration à l’assistant IA Marvis d’améliorations spécifiquement conçues pour les opérations des datacenters.
Dans les environnements de datacenter, l’interface conversationnelle Marvis s’intègre à la base de données de graphes contextuelle Apstra® Data Center Director. Ainsi, le framework d’IA agentique comprend les requêtes complexes, les segmente en composants logiques et interroge les sources de données de manière itérative pour générer des réponses actionnables. À ce jour, le framework peut gérer près de 300 requêtes d’API. Son expansion est prévue sur plusieurs volets : provisionnement autonome de services, incorporation de sources de données supplémentaires comme Elasticsearch et enrichissement des mécanismes de feedback pour l’apprentissage continu. Soit autant de nouveaux pas vers des datacenters 100 % autonomes.
En parallèle, les capacités des Marvis Minis s’étendent désormais aux opérations des datacenters pour assurer la fiabilité des services les plus critiques (serveurs DNS, stockage en réseau, authentification, etc.) sur une diversité d’équipements et d’emplacements. Les opérateurs réseau peuvent activer les Minis pour des scénarios spécifiques (par exemple, une validation post-maintenance) ou les laisser s’exécuter en autonomie, à des intervalles définis, afin de détecter les problèmes dus à des modifications ou à des dysfonctionnements réseau. De cette façon, les clients localisent avec rapidité et efficacité les anomalies même les plus difficiles à déceler.
L’autonomie est l’avenir des réseaux
Avec la plateforme Mist, nos fonctionnalités d’IA agentique reposent sur une base solide qui nous rapproche un peu plus de notre ambition pour les réseaux de demain : passer de simples opérations assistées à des NetOps véritablement autonomes. Une perspective plus si lointaine, comme en témoignent les réseaux de nos clients dans lesquels des agents IA collaborent entre les domaines, apprennent de chaque interaction et résolvent les problèmes en autonomie, pour des utilisateurs toujours connectés et productifs.
Entrez dès maintenant dans une nouvelle ère des réseaux
Envie de découvrir comment transformer les NetOps avec l’IA agentique ? Rendez-vous les 16 et 17 septembre pour notre événement virtuel AI-Native Now. Les dirigeants de HPE Networking vous y attendent pour vous montrer comment l’AIOps et l’IA agentique donnent l’impulsion à une automatisation qui à la fois simplifie les opérations et améliore les expériences utilisateurs.
