L’IA s’immisce rapidement dans tous les aspects de nos vies : ChatGPT nous aide à rédiger nos e-mails, les taxis autonomes nous ramènent de l’aéroport, et maintenant, même des titres générés par l’IA remportent des Grammy Awards. Bien que l’impact positif de l’IA sur le monde soit indéniable, cette technologie souvent mal comprise présente également un potentiel d’effet de mode et d’exagération considérable.
Où que l’on regarde à l’heure actuelle, on trouve des produits ou services prétendument « optimisés par l’IA » ou « augmentés par l’IA ». Et le secteur des réseaux ne fait pas exception. La triste réalité, c’est que ces termes se sont tellement répandus qu’il en devient difficile de distinguer efficacement la véritable innovation en matière d’IA de ce que nous appelons chez Juniper « l’IA Washing ».
Pourtant, je comprends la valeur marketing que représente l’IA Washing. Quand j’ai commencé à travailler chez Mist Systems, avant que l’AIOps ne soit partout, une grande partie de mon travail consistait à introduire l’acronyme magique « IA » dans tout notre contenu, chaque fois que cela était possible. Il se trouve que Mist AI était une véritable IA. Et pour être honnête, c’était l’un des principaux facteurs nous permettant de nous démarquer sur le marché. Mais on aurait tort de sous-estimer la valeur de la stratégie marketing.
Mist AI reste l’un des principaux atouts de Juniper. Or aujourd’hui, mon objectif n’est plus de brandir l’IA comme une baguette magique, mais bel et bien d’aider les équipes informatiques de nos clients à s’y retrouver dans l’univers effervescent de l’IA et de leur permettre de découvrir les avantages tangibles et quantifiables qu’offre l’AI-Native Networking Platform de Juniper.
Prenons donc le temps d’analyser les différences fonctionnelles et stratégiques qu’il peut y avoir entre certains de nos concurrents qui pratiquent l’IA Washing, et la simplicité, la productivité et la performance que peuvent offrir de véritables réseaux IA natifs.
Ne pas se leurrer sur l’IA
Toutes les IA ne se valent pas. Certaines solutions en portent l’étiquette sans fournir d’intelligence réelle et exploitable. Leur seul but ? Vider votre budget et décevoir vos parties prenantes. D’autres ouvrent les portes d’un nouveau monde d’expériences réseau exceptionnelles pour les utilisateurs comme pour les opérateurs, en réduisant de jusqu’à 90 % les tickets d’incident et de 85 % les OpEx, voire plus. Mais comment faire le tri ? Pour distinguer le vrai du faux en matière d’IA native, posez-vous quelques questions simples :
- L’IA est-elle transparente ? Le fournisseur propose-t-il une IA explicable ? Est-il en mesure de vous prouver que l’IA s’améliore en continu au fil du temps ? Vous ne pouvez faire confiance qu’à ce que vous voyez.
- A-t-il des données de qualité ? Depuis combien de temps les collecte-t-il ? Sans données de qualité pour l’alimenter, même la meilleure application d’IA n’est qu’une coquille vide.
- Le fournisseur utilise-t-il sa propre IA ?Si votre fournisseur ne fait pas confiance à ses solutions d’IA et ne les utilise pas en interne, pourquoi devriez-vous le faire ? La réponse est évidente : vous ne devriez pas. Bonne nouvelle : la nôtre, nous l’utilisons.
- Quelles preuves a-t-il à vous apporter ? Oubliez le jargon marketing : la véritable IA se mesure par les résultats. Vous avez mieux à faire que jouer les cobayes. Recherchez des solutions éprouvées, testées en conditions réelles et dignes de confiance.
Une confiance bâtie grâce à la transparence
Dans n’importe quelle entreprise, l’adoption de l’IA repose sur la confiance. Et cela commence par une totale transparence. L’IA explicable de Juniper affiche clairement la logique derrière nos modèles d’IA. Nous adhérons à des principes d’innovation de base qui rendent notre IA inclusive, intentionnelle, sécurisée et orientée sur vos objectifs. Nous levons totalement le voile sur les données collectées, leur utilisation et leur sécurisation.
Grâce à un feedback en boucle fermée et à un apprentissage renforcé, l’efficacité de notre IA augmente constamment au fil du temps. Avec plus de 10 ans d’expérience en développement et entraînement d’IA, nous disposons de toute l’expertise du domaine nécessaire pour identifier les données les plus importantes. Et nous sommes l’un des seuls fournisseurs à proposer une architecture cloud basée sur les microservices permettant de les traiter rapidement et d’en extraire des informations d’une utilité sans précédent.
Plus important encore, nous prêchons toujours par l’exemple. Juniper est le SEUL fournisseur de réseaux qui utilise activement sa propre AIOps dans le support client. Relisez cette dernière phrase. Notre équipe chargée de la réussite client utilise au quotidien les mêmes informations fournies par l’IA que celles que nous fournissons à nos clients. Dès le départ, nos équipes de science des données et de réussite client ont collaboré pour relever des défis communs en matière de réseaux et développer conjointement des outils d’IA capables de détecter et de résoudre rapidement les problèmes sans intervention humaine.
L’importance de se familiariser avec l’IA
Une fois la confiance en l’IA établie, il faut se sentir à l’aise avec son application. Plus vous constaterez les résultats concrets de l’IA, plus vous voudrez vous servir de cette technologie pour augmenter votre efficacité, votre productivité et votre valeur.
Soyons honnêtes : l’IA n’est utile qu’à la hauteur des résultats qu’elle fournit. Une véritable solution de réseaux IA natifs doit réduire quantitativement les inefficacités, augmenter la productivité et améliorer l’expérience utilisateur. Beaucoup de nos clients considèrent Mist AI et Marvis comme des extensions virtuelles de leurs équipes informatiques. Ils ont appris à faire confiance à la technologie pour détecter systématiquement les problèmes qui ont échappé à l’œil humain, fournir des informations plus pertinentes, optimiser leurs opérations informatiques et anticiper et résoudre les dysfonctionnements du réseau afin d’éviter tout impact sur l’expérience utilisateur.
- La ville de Parkland en Floride, Halfords, UMass Amherst et ServiceNow ont tous signalé une réduction de 90 % (ou plus) des tickets d’incident liés aux réseaux
- CitizenM Hotels et la ville de Philadelphie gèrent efficacement des réseaux étendus offrant des performances optimales, le tout avec un personnel informatique minimal
- Le Dartmouth College s’appuie sur Marvis pour gagner du temps, éviter les interruptions de service et améliorer l’expérience utilisateur, comme le décrit cet article de blog
Un peu de scepticisme fait toujours du bien. C’est pourquoi nous encourageons les clients à tester notre IA par eux-mêmes. Découvrez des cas d’usage réels et commencez par une preuve de concept. Validez les performances et la fonctionnalité de vos modèles d’IA dans notre Ops4AI Lab. Après tout, comme je l’ai dit plus tôt, il faut le voir pour le croire. Laissez-nous vous convaincre.
Perspectives d’avenir : les futurs réseaux seront autonomes
Dans le domaine des réseaux, la vision à long terme en matière d’IA ne se résume pas à une informatique augmentée avec des poches d’automatisation délimitées, mais envisage plutôt une gestion et une optimisation des réseaux entièrement autonomes. Juniper est là pour vous guider vers le réseau autonome Self-Driving Network™. Avec plus de dix ans d’expérience en matière d’IA et forts des capacités d’IA les plus avancées du secteur, nous sommes bien placés pour offrir un réseau qui sait tout faire : auto-configuration, auto-détection et auto-correction. Le fardeau de la gestion réseau ne reposera alors plus sur votre équipe informatique, qui pourra se concentrer sur des initiatives plus stratégiques.
Prêt à démêler le vrai du faux et à découvrir par vous-même une vraie IA native ? Inscrivez-vous à AI-Native NOW : Bienvenue dans l’ère du Self-Driving Network pour explorer les cinq étapes nécessaires pour créer un réseau entièrement autonome, et découvrez comment Juniper offre une réelle valeur ajoutée à nos clients leaders aujourd’hui.
