Les acteurs de la gestion de réseau croient de plus en plus au « machine Learning ». Entre les innovations et les actions manuelles qu’elle requière, le fossé se creuse de plus en plus, ce qui éveille l’intérêt pour l’autoentretien des réseaux grâce au machine Learning.
L e « machine learning » fait partie de la grande famille des intelligences artificielles. Comme leur nom l’indique, les systèmes de machine learning apprennent automatiquement. Ces derniers collectent des données et, par la suite, les interprètent. Mais son point essentiel réside dans cette interprétation : il apprend à identifier des schémas, à en tirer des leçons et à les appliquer. Plus concrètement, le système fait correspondre les données recueillies avec des situations déjà observées afin d’anticiper les résultats possibles et de réagir en conséquence.
MACHINE learning : des avantages INDÉNIABLES
Le grand avantage du machine Learning réside dans le fait qu’il pallie le manque de réaction manuelle dont l’innovation incessante de la gestion de réseaux a besoin. D’un côté, son « reflexe » d’apprentissage permet l’identification rapide des facteurs à risques. Le machine learning libère donc d’un potentiel problème et permet surtout de l’anticiper. Par exemple, il est utilisé lors de la détection d’abus relatifs au Cloud computing. D’un autre côté, le machine learning permet de diagnostiquer le réseau en fournissant les schémas redondants comme les statistiques ou les modèles de trafic. Du fait de son intuitivité, il permet donc d’économiser un temps précieux aux ingénieurs réseaux. Néanmoins, il ne s’agit pas encore d’un système infaillible. Son action peut être relativement ralentie par des données incomplètes qu’il est inéluctablement amené à collecter. C’est cet état de fait qui nécessite une standardisation ou la création d’algorithme capable de les traiter.
L’avenir prometteur du machine learning
Cisco system, une entreprise américaine spécialisée dans le matériel réseau et les serveurs, a annoncé lors de sa conférence toute une batterie d’améliorations logiciels pour mieux implanter l’apprentissage automatique (et donc le machine learning) et l’intelligence artificielle dans la gestion de réseau. Au vu de son activité, cette annonce ne manque pas d’aller inévitablement dans le sens d’une automatisation.
Quoi qu’il en soit, le potentiel du machine learning n’est plus à démontrer. Dans le cadre de l’utilisation d’une stratégie multicloud par l’entreprise, il est certain que la performance est au rendez-vous. D’ailleurs, presque la moitié (environ 47%) des entreprises ayant participé à cette conférence Cisco Live avouent utiliser une stratégie multicloud. Mais reste alors l’obligation d’une automatisation du service. Soucis d’efficacité obligent. Dans ce sens, Cisco a mené un petit sondage parmi les participants. 53% affirment déjà utiliser l’automatisation pour la configuration réseau.
Sur le plan sectoriel, les acteurs du domaine de l’énergie se montrent les plus enthousiastes quant à l’automatisation de la gestion de réseaux. Plus de 75% témoignent que ce système est « très important ». Seule une petite trentaine, en termes de pourcentage, déclarent être préparés à une automatisation complète. Dans le domaine de la santé, le chiffre baisse malheureusement jusqu’à 3%. 41% estiment l’automatisation de la gestion de réseaux comme importante. Le chiffre s’avère encourageant, surtout venant de secteur indirectement lié au domaine de l’informatique.
