Alors que la vague de battage médiatique GenAI prenait de l’ampleur en 2024, les fournisseurs de réseaux n’ont pas perdu de temps pour déclarer leurs produits prêts pour l’IA ou compatibles avec l’IA. Certains se sont même couronnés leaders dans le domaine des réseaux d’IA, même si ce que cela signifie réellement est loin d’être clair.
Derrière le lavage de l’IA se cachent trois faits simples sur l’impact de L’IA sur les réseaux:
L’IA imposera de nouvelles exigences aux réseaux, affectant les performances, les exigences en matière de capacité, les coûts et la complexité opérationnelle.
Les fournisseurs de réseaux utiliseront de plus en plus l’IA au sein de leurs plates-formes pour améliorer les performances, la fiabilité et la sécurité et pour automatiser les opérations réseau.
Les limites de l’architecture réseau existante dans un monde où les utilisateurs et les applications sont partout et n’importe où étaient déjà évidentes avant l’IA. Après l’IA, l’architecture existante aura du mal à faire face.
La première de ces tendances sera le moteur de la seconde. Il sera nécessaire d’utiliser l’IA pour améliorer les capacités existantes réseaux résilients face aux défis de capacité, de sécurité et de performance, et de les rendre adaptables alors que les entreprises font face à une pression croissante pour innover et réagir rapidement.
La révolution de l’IA coïncide avec d’autres changements fondamentaux dans la façon dont nous pensons et utilisons les réseaux, à savoir :
Cloud/edge-ification : la migration massive des applications des centres de données traditionnels vers le cloud a rapproché les applications d’entreprise de certains utilisateurs et les a éloignées des autres.
Prestation en tant que service : le même modèle de consommation flexible qui a révolutionné les applications, le calcul et le stockage se retrouve désormais dans les domaines des réseaux et de la sécurité. L’infrastructure, la mise en réseau et la sécurité sont désormais fournies dans un modèle en tant que service pur, sans matériel et sans passerelle.
Travail hybride : non seulement les applications sont partout, mais les utilisateurs et les données le sont aussi. La mise en réseau était centralisée (MPLS), puis décentralisé (SD-WAN), et est désormais hautement distribué, nécessitant un changement d’architecture laissé à la périphérie de l’utilisateur (SASE)
Sécurité : avec des utilisateurs, des appareils et des applications distribués, il n’est plus logique de renvoyer le trafic vers le centre de données ou même vers des régions cloud distantes (également connu sous le nom de cloud hairpinning). Étant donné que la sécurité a un effet profond sur les performances, l’inspection du trafic et les contrôles de sécurité doivent être colocalisés avec l’accès au réseau en périphérie.
Convergence : il n’est plus logique de considérer les réseaux et la sécurité comme des entités distinctes dotées de régimes de gestion différents. Les politiques de mise en réseau et de sécurité déterminées par la méthode d’accès, l’emplacement de l’utilisateur ou le type et l’emplacement d’une ressource (SaaS, centre de données, Internet, etc.) augmentent la complexité et les frais généraux. Les politiques divergentes et les contrôles d’accès augmentent également les risques de sécurité.
Exigences de mise en réseau de l’IA en bref
Vous pouvez résumer ces exigences en trois mots seulement : rapidité, sécurité et simplification.
Ces trois objectifs, déjà hautement souhaitables, deviennent cruciaux à mesure que l’IA prend véritablement son essor en 2025.
Le défi le plus évident est l’impact de l’IA sur la capacité et les performances du réseau.
GenAI consommera beaucoup de données et en générera beaucoup plus. Les estimations de l’impact du trafic d’IA sur les réseaux varient considérablement, mais avec la capacité du réseau doublant environ tous les deux ans et les moteurs optiques utilisés pour piloter les réseaux de fibre proche des limites de la physique, le trafic d’IA pourrait augmenter considérablement la pression sur l’infrastructure existante dans chaque segment du monde. le réseau depuis l’interconnexion du centre de données jusqu’au dernier kilomètre.
Pour les entreprises, le tsunami attendu du trafic de données créé par l’IA exigera des services réseau plus rapides, plus fiables, plus faciles à faire évoluer et moins complexes à gérer.
Outre leur simple capacité, les applications GenAI pourraient avoir un impact majeur sur les performances du réseau. Le réseau devra déplacer de très grandes quantités de contenu généré dynamiquement en temps réel. Il est déjà difficile de garantir les performances à la périphérie du réseau, en particulier pour les utilisateurs distants et/ou les appareils connectés via le haut débit grand public, Wi-Fiou 4/5G. Les performances des applications deviennent inacceptables à moins que vous ne résolviez les problèmes de latence et de perte de paquets au cours du dernier kilomètre. Ajoutez GenAI et les mêmes connexions pourraient devenir inutilisables.
La bonne nouvelle est que bon nombre des problèmes de performances créés par l’IA seront également résolus par l’IA. Il peut être utilisé, par exemple, pour sélectionner le périphérique disponible le plus proche (ou PoP virtuel) afin de fournir des connexions à très faible latence aux utilisateurs, où qu’ils se trouvent, en tenant compte de facteurs tels que l’heure de la journée et les modèles de trafic connus.
Non seulement cela peut réduire la latence d’un ordre de grandeur et améliorer considérablement la perte de paquets, mais l’absence de PoP physique (et d’adresse IP fixe à attaquer) signifie que les connexions dynamiques sont intrinsèquement plus sécurisées. L’IA peut également être utilisée pour optimiser la sélection de chemin, ce qui entraîne des avantages en termes de performances et de sécurité ; et pour récupérer les paquets perdus avant qu’ils n’aient eu le temps d’impacter l’expérience utilisateur.
Un dernier mot sur les exigences de mise en réseau de l’IA
Les déploiements d’IA posent de nombreux problèmes aux DSI, depuis les préoccupations concernant le retour sur investissement jusqu’aux problèmes de partialité et de conformité réglementaire. Les risques de sécurité augmentent également à mesure que l’IA facilite le lancement d’attaques et que les outils d’IA rendent possibles de nouveaux types d’attaques.
Mettre en place une infrastructure réseau adéquate ne résoudra pas directement tous ces problèmes. Ne pas bien faire les choses ne fera qu’empirer les choses. Les organisations qui modernisent rapidement leur infrastructure de réseau et de sécurité seront en pole position pour saisir les opportunités de l’IA tandis que leurs concurrents ont du mal à faire face aux pressions de l’IA.
