AI in networking : Comment les entreprises s'adaptent en 2025

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L'intelligence artificielle (IA) s'est imposée dans presque tous les secteurs, même ceux qui ne sont pas traditionnellement associés à la technologie. Selon le rapport AI Index 2023 de l'Université Stanford, le nombre d'entreprises adoptant l'IA a plus que doublé depuis 2017. L'AI in networking n'est pas une nouvelle application, mais elle évolue rapidement. Dans l'article suivant, nous examinerons pourquoi il s'agit plus que d'une simple tendance – c'est une stratégie essentielle de gestion informatique.

AI in networking

L'AI in networking est également connu sous le nom de réseau automatisé car il rationalise les processus informatiques tels que la configuration, les tests et le déploiement. L'objectif principal est d'augmenter l'efficacité des réseaux et des processus qui les soutiennent. Aujourd'hui, la gestion de l'infrastructure informatique est plus complexe que jamais, en raison de l'évolution rapide de la technologie et des quantités considérables de données. L'AI in networking n'est qu'une des façons dont les responsables informatiques et les dirigeants d'entreprise s'assurent que les organisations restent compétitives, sécurisées et agiles.

Qui utilise l'IA en informatique ?

Trente-sept pour cent des entreprises développent une stratégie d'IA et 28 pour cent en ont déjà une en place. Les professionnels de l'informatique dans les secteurs suivants sont les plus susceptibles de signaler l'utilisation de l'IA par leur entreprise : médias, énergie, automobile, aérospatiale, services financiers et pétrole [1].

Cas d'utilisation de l'AI in networking

• Cybersécurité : L'IA en cybersécurité améliore la détection des menaces et le temps de réponse en élargissant les paramètres utilisés pour identifier les modèles et comportements suspects. Elle peut également être utilisée pour l'analyse autonome, les correctifs et les mises à jour système.

• Analyse de données : Les entreprises génèrent quotidiennement des quantités massives de données, y compris des journaux de sécurité contenant des informations vitales sur la santé du réseau, le comportement des utilisateurs et la détection d'anomalies. L'IA peut analyser les données historiques pour identifier les opportunités de maintenance prédictive et visualiser les résultats pour une revue plus facile.

• Surveillance des performances : L'AI in networking peut être utilisé pour surveiller en continu les expériences utilisateurs. En analysant constamment les données du réseau, l'IA peut prédire, prévenir et détecter la dégradation des performances.

• Routage et mise à l'échelle intelligents : Un réseau optimisé par l'IA peut équilibrer les charges et optimiser l'allocation des ressources pour réduire la congestion du réseau et la latence causée par un trafic élevé.

Avantages et défis d'une stratégie de réseau IA

Comment maintenir votre entreprise à jour et compétitive

En ce qui concerne le retour sur investissement (ROI) de l'IA dans les réseaux, des études montrent que 42 pour cent des professionnels de l'informatique dans le monde gagnent du temps grâce aux outils et logiciels d'automatisation [1]. La mise en œuvre de l'AI in networking est progressive pour plusieurs raisons. Notamment, les organisations doivent renforcer leurs techniques de gestion des données afin de déployer l'IA de manière significative. Les prochaines sections développent pourquoi ce type de transformation numérique nécessite plus que de la technologie.

Stratégie d'IA

Les exigences réseau évoluent rapidement parallèlement aux avancées de l'IA et de la technologie d'apprentissage automatique. Bien que l'emploi de l'IA soit une étape cruciale vers la modernisation de votre organisation, vous devrez examiner votre infrastructure et vos protocoles existants pour arriver à une solution complète. Voici quelques points à considérer lors de la planification de votre migration vers l'AI in networking :

• L'approche actuelle de votre organisation en matière de collecte et de gestion des données : Avant d'implémenter une solution d'IA, assurez-vous que votre organisation dispose de systèmes pour collecter et traiter de grandes quantités de données structurées, diverses et de haute qualité. Évaluez votre état de préparation des données en identifiant les points faibles de votre système, comme l'endroit où le traitement a lieu ou le temps nécessaire aux appareils périphériques pour collecter les données. Puisque l'intelligence artificielle s'entraîne au fil du temps grâce aux données qui lui sont fournies, sa sortie ne peut être que aussi précise que l'entrée. Plus votre organisation peut fournir des données de qualité à l'IA, plus elle deviendra intelligente.

• Plans ou exigences d'évolutivité : Un avantage notable des réseaux automatisés est l'évolutivité. L'IA peut aider à ajuster l'allocation des ressources pour maintenir des performances optimales du réseau à mesure que votre entreprise se développe ou que davantage de membres de l'organisation sont ajoutés.

• Objectifs et indicateurs clés de performance (KPI) : Vos plans de mise en œuvre de l'AI in networking doivent s'aligner sur les objectifs commerciaux plus larges de votre organisation. Identifiez comment l'IA pourrait augmenter la valeur en mettant en évidence les priorités de l'entreprise telles que la réduction des coûts, la gestion des risques, l'amélioration de l'expérience utilisateur ou l'automatisation des processus. L'établissement de métriques quantifiables autour de ces objectifs peut aider à mesurer le succès de votre stratégie de réseau IA et à maintenir votre initiative sur la bonne voie.

Formation des employés

Des outils d'IA conviviaux comme ChatGPT ont facilité l'introduction de l'IA dans les flux de travail des employés. Les recherches montrent que l'adoption de l'IA dans les entreprises françaises présente un tableau contrasté : 52 pour cent des employés déclarent utiliser régulièrement l'IA générative en 2024, contre seulement 20 pour cent en 2023. Cependant, bien que 73 pour cent des salariés connaissent les agents conversationnels comme ChatGPT, seuls 28 pour cent les ont déjà utilisés professionnellement. S'assurer que les membres de votre organisation sont disposés et capables de s'adapter est un principe fondamental de la gestion du changement.

Comment choisir les bons outils d'IA

De nombreuses entreprises modernes s'appuient sur une combinaison d'applications, de logiciels, de matériel et de technologie cloud pour leurs opérations quotidiennes. Lors de la sélection d'une solution d'AI in networking, il est important de garder la compatibilité à l'esprit. Par exemple, l'infrastructure cloud traitant des volumes élevés de trafic utilisateur peut avoir des exigences différentes des systèmes sur site ou hybrides conçus pour un usage interne. De plus, certains modèles d'IA peuvent être plus adaptés à des industries spécifiques en fonction des méthodes d'entraînement, des techniques d'étiquetage des données et des métriques intégrées.

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L'emploi de l'AI in networking est un excellent moyen de s'assurer que votre système reste adaptable, efficace et sécurisé contre les cybermenaces alimentées par l'IA. Cependant, les protocoles et la transparence avec votre équipe informatique sont des piliers essentiels de soutien pour toute initiative de transformation numérique. Préparez votre équipe au succès avec un plan en deux parties, comprenant une mise en œuvre technique soutenue par une formation approfondie des employés. Start building AI skills today with the AI Foundations for Everyone Specialization from IBM on Coursera. You’ll learn about AI, its applications, and use cases across various industries.