Dans la gestion des réseaux, l'intelligence artificielle (IA), utilisée efficacement, a le potentiel de rendre les opérations plus efficaces, de réduire les coûts, de limiter les temps d'arrêt et d'aider à concentrer les investissements là où ils sont le plus nécessaires. Que devez-vous savoir ? Ci-dessous, nous vous présentons quelques exemples d'utilisation progressifs qu'Orange Wholesale International a mis en œuvre dans nos réseaux et quelques retours d'expérience.
Rendre la gestion des réseaux plus simple et plus efficace est un défi permanent. À mesure que les réseaux deviennent plus intelligents et plus complexes, les maintenir en bon état de fonctionnement et sans problème présente de nouvelles barrières à surmonter et revêt une plus grande urgence. Les entreprises doivent le prioriser : des recherches montrent que le coût moyen des temps d'arrêt système pour les réseaux d'entreprise est de 300 000 à 400 000 dollars par heure.
C'est quelque chose qu'Orange Wholesale International a étudié pour aider à générer de plus grandes efficacités dans nos réseaux et donner à nos clients une plus grande résilience, fiabilité et confiance dans leurs réseaux. Ci-dessous, nous décrivons quelques exemples d'utilisation où nous avons utilisé l'intelligence artificielle (IA) pour générer des avantages significatifs en matière de gestion des réseaux pour nos clients.
Maximiser l'utilisation de l'infrastructure est toujours un objectif clé lors de l'amélioration de la gestion des réseaux. Cela englobe des éléments tels que la planification de la capacité et le routage pour générer des économies de coûts et réduire le gaspillage. La planification de la capacité est un élément essentiel de la gestion des réseaux et de l'optimisation de l'infrastructure. Aborder de manière proactive les goulets d'étranglement potentiels avant qu'ils ne se produisent signifie que vous pouvez offrir des performances réseau optimales et minimiser les temps d'arrêt pour les clients. Cela permet de prendre des décisions mieux informées sur où et quand investir dans l'infrastructure réseau et aide à prévoir les besoins futurs en capacité réseau en analysant les données historiques du trafic réseau.
Le routage en temps réel est un autre domaine où des gains d'efficacité peuvent être réalisés. Nous utilisons des approches basées sur les données pour alimenter la prise de décision en temps réel sur le débordement du CDN, ou pour sélectionner automatiquement le meilleur itinéraire pour le trafic vocal. Cette approche nous permet de fournir la meilleure qualité de service (QoS) au coût le plus bas pour nos clients.
L'IA pour les opérations informatiques, ou ce que Gartner appelle AIOps, peut aider à atténuer les défis auxquels les équipes informatiques sont confrontées dans la gestion d'environnements informatiques de plus en plus complexes et à maintenir les réseaux en fonctionnement à des performances optimales.
En termes de gestion des réseaux, AIOps peut être un outil puissant pour le dépannage et la gestion des tickets. Pour le dépannage, cela commence par le fait que les infrastructures réseau d'aujourd'hui sont de plus en plus complexes. Elles sont généralement construites à l'aide d'une combinaison de matériel et de logiciels provenant de plusieurs fournisseurs différents. En conséquence, les alertes et les journaux se multiplient, et au milieu de tout ce bruit, il devient difficile de détecter des signaux faibles.
L'IA peut analyser différents journaux et regrouper les journaux selon des modèles établis, identifier des signaux faibles et initier proactivement le dépannage. Sur la base d'incidents précédents, l'IA peut identifier des causes possibles et accélérer davantage la résolution. La prévisibilité est centrale à cela. AIOps peut travailler avec des systèmes informatiques hérités et des applications commerciales comme les ERP, et rassembler des données qui étaient auparavant enfermées dans des silos. Cela signifie qu'il peut fournir une vue régulièrement mise à jour, précise et synchronisée des opérations informatiques, permettant au personnel informatique de repérer et de réagir aux problèmes pertinents en temps réel.
AIOps est un domaine en plein essor dans la gestion des réseaux : des recherches ont révélé que 94 % des entreprises estiment qu'il est important ou très important que l'AIOps gère la performance des réseaux et des applications cloud à l'avenir. Chez Orange Wholesale International, nous utilisons l'IA et des algorithmes pour aider nos experts techniques à affiner les seuils d'alerte afin de réduire le « bruit » et permettre aux équipes opérationnelles de se concentrer sur les alertes réelles.
La prévisibilité offerte par AIOps présente également des avantages pour la gestion des tickets. L'IA peut analyser les mots utilisés par les clients lors de la signalisation d'incidents et permettre de catégoriser les tickets de manière plus précise et de les prioriser plus efficacement. Cela aide le Centre de Gestion des Services (SMC) à rediriger automatiquement les tickets vers le Centre de Gestion Technique le plus approprié, ce qui a un impact direct sur le temps de résolution.
Les pertes mondiales dues à la fraude numérique devraient dépasser 343 milliards de dollars entre 2023 et 2027. L'IA peut analyser d'énormes quantités de dossiers et de trafic, et détecter des modèles et des anomalies qui peuvent indiquer des activités frauduleuses. Les systèmes de gestion de la fraude alimentés par l'IA peuvent identifier et prévenir divers types de fraude, tels que la fraude au paiement, le vol d'identité ou les attaques de phishing. Ils sont également capables de s'adapter et d'apprendre de nouveaux modèles et tendances de fraude, améliorant ainsi leurs capacités de détection au fil du temps.
Depuis plusieurs années, la solution de Hubbing d'Orange Wholesale International a tiré parti de la puissance de l'IA pour analyser, détecter et bloquer proactivement les appels frauduleux grâce à une surveillance continue, empêchant ainsi les Fraudes de Partage de Revenus International (IRSF). Notre solution anti-fraude est basée sur Khiops, la solution innovante d'apprentissage automatique (ML) développée par Orange. Elle accélère l'analyse des informations, la préparation des données et la définition des modèles de détection de fraude. Les experts anti-fraude peuvent alors identifier rapidement les fraudes potentielles et les bloquer de manière proactive.
Les capacités d'analyse de données de l'IA et sa nature proactive et prédictive signifient qu'elle peut aider à découvrir des inefficacités, des modèles et des anomalies qui peuvent générer des économies de coûts ou une croissance des revenus.
Dans le cas de la gestion des réseaux, l'IA pourrait identifier des ressources réseau sous-utilisées qui peuvent être optimisées ou fournir des informations sur les modèles d'utilisation des clients, permettant aux opérateurs de personnaliser les offres et de générer de nouveaux flux de revenus. Chez Orange Wholesale International, nous utilisons l'IA pour prédire proactivement d'éventuels surcharges sur les liens clients, afin de pouvoir proposer une mise à niveau avant que la congestion ne se produise. Nous l'utilisons également pour prédire quand un engagement pourrait ne pas être atteint et pour détecter des déséquilibres dans le trafic avec des pairs. Étant donné qu'un engagement est généralement négocié en échange d'un tarif réduit, être capable d'anticiper un sous-engagement nous permet de prendre des mesures proactives pour atteindre le niveau contractuel de trafic. De cette manière, toutes les parties peuvent continuer à bénéficier des coûts les plus bas ou éviter des surprises sur la facture.
Enfin, avant les négociations ou renégociations de contrats avec des fournisseurs de matériel ou de logiciels, l'IA peut identifier des anomalies ou des modèles utiles pour négocier le contrat le plus adapté. Par exemple, lors de l'utilisation de services cloud, ces informations aideront à sélectionner le modèle tarifaire le plus approprié, que ce soit le paiement à l'utilisation ou la réservation de ressources.
De grands avantages sont disponibles en utilisant l'IA dans la gestion des réseaux, mais il est bon de se rappeler quelques meilleures pratiques pour en tirer le meilleur parti. Une condition préalable fondamentale à l'utilisation de l'IA est le nettoyage des données, la suppression des doublons et l'assurance que les données sont toujours actualisées régulièrement. De plus, il convient également de se rappeler que l'intégration de l'IA dans l'informatique héritée peut être moins simple. Les algorithmes ne s'intègrent pas toujours nativement avec les systèmes informatiques existants, et une certaine planification de l'architecture informatique peut être nécessaire pour cette intégration.
Le futur de la gestion des réseaux réside dans l'exploitation de la puissance de l'IA et son utilisation à votre avantage. Nos clients ont besoin que leur infrastructure réseau fonctionne aussi parfaitement que possible, le plus souvent possible.
Les exemples de cas d'utilisation ci-dessus démontrent l'engagement d'Orange Wholesale International à tirer parti de la puissance de l'IA dans nos réseaux pour les rendre plus efficaces, plus agiles et améliorer l'expérience et la satisfaction de nos clients.
Cependant, l'IA n'est pas utilisée simplement pour remplacer les équipes informatiques, mais pour les compléter. Nous la voyons jouer un rôle clé dans la liaison de systèmes et de processus disparates afin que les équipes informatiques soient mieux équipées pour comprendre le flux constant de données et améliorer la gestion des réseaux. Mais ce n'est que le début : nous explorons de nombreux autres cas d'utilisation pour continuer à avancer et tirer pleinement parti de la puissance de l'IA.
