Dans le cadre de la gestion réseau, une utilisation efficace de l’intelligence artificielle (IA) peut améliorer les opérations, réduire les coûts, limiter les temps d’indisponibilité et concentrer les investissements là où ils sont vraiment nécessaires. Alors, comment se lancer ? Cet article présente quelques cas d’usage mis en œuvre par Orange Wholesale International sur nos réseaux, ainsi que nos propres retours d’expérience.
La simplification et l’amélioration de la gestion réseau sont des défis perpétuels. Les réseaux sont devenus plus intelligents et plus complexes au fil du temps. Il est plus difficile d’assurer leur bon fonctionnement, sans compter les nouveaux obstacles à surmonter. Pourtant, cet aspect revêt une importance capitale. Les entreprises doivent en faire une priorité, car les études révèlent que le coût moyen de l’indisponibilité des réseaux d’une l’entreprise varie de 300 000 à 400 000 dollars par heure.
Orange Wholesale International a mené des études pour booster l’efficacité des réseaux et offrir à ses clients davantage de résilience, de fiabilité et un plus haut degré de confiance. Nous avons sélectionné quelques cas d’usage dans lesquels l’intelligence artificielle (IA) se met au service de la gestion réseau pour nos clients.
Maximiser l’utilisation de l’infrastructure est un objectif majeur de l’amélioration de la gestion réseau, qui englobe plusieurs dimensions telles que le ‘capacity planning’ (planification de la capacité) et le routage, dans une démarche de réduction des coûts et du gaspillage. Le capacity planning est une composante essentielle de la gestion réseau et de l’optimisation de l’infrastructure. En adoptant une approche proactive d’identification des éventuels goulets d’étranglement, vous pouvez fournir une performance réseau optimale et réduire les temps d’indisponibilité pour les clients. Cette méthode garantit une prise de décision plus éclairée quant à la nature et au calendrier des investissements dans l’infrastructure réseau, tout en vous permettant de prévoir les besoins de capacité futurs du réseau à travers l’analyse des données historiques de trafic réseau.
Le routage en temps réel est également perfectible. Nous utilisons des approches basées sur les données pour prendre des décisions en temps réel en cas de débordement CDN ou pour sélectionner automatiquement le meilleur itinéraire pour le trafic voix. Cette approche nous permet de fournir à nos clients la meilleure qualité de service (QoS) au coût le plus bas.
L’IA pour les opérations informatiques ou « AIOps » pour Gartner atténue les problématiques rencontrées par les équipes informatiques chargées de gérer des environnements réseau de plus en plus complexes tout en garantissant des performances de pointe.
En matière de gestion réseau, l’AIOps se révèle être un puissant outil de dépannage et de création de tickets. Dans le cadre du dépannage, il s’agit avant tout de travailler sur des infrastructures réseau de plus en plus complexes. Ces dernières sont généralement construites à l’aide de matériel et de logiciels de multiples fournisseurs. La multiplication des alertes et des logs qui en résulte entrave parfois les capacités à détecter les signaux faibles.
L’IA peut analyser différents logs et les regrouper selon des schémas définis, identifier les signaux faibles et procéder à un dépannage proactif. En se basant sur les incidents passés, l’IA peut identifier les causes potentielles et accélérer la résolution des problèmes. La prévisibilité est essentielle dans ce contexte. L’AIOps peut fonctionner avec les systèmes informatiques existants et les applications commerciales telles qu’un ERP pour rassembler les données auparavant confinées dans des silos. Elle peut ainsi fournir un aperçu actualisé, précis et synchronisé des opérations informatiques, permettant ainsi aux équipes IT de détecter et de traiter les problèmes pertinents en temps réel.
L’AIOps est un domaine de la gestion réseau en plein essor. Selon certaines études, 94 % des entreprises estiment qu’il sera important ou très important d’utiliser l’AIOps pour la gestion des performances du réseau et des applications cloud à l’avenir. Chez Orange wholesale International, nous utilisons l’IA et les algorithmes pour aider nos experts techniques à ajuster les seuils d’alerte et réduire le « bruit », ce qui permet aux équipes opérationnelles de se consacrer aux alertes réelles.
La prévisibilité offerte par l’AIOps s’avère également utile pour la gestion des tickets. L’IA peut analyser les mots utilisés par les clients lors du signalement d’incidents pour une catégorisation plus précise et une hiérarchisation plus efficace des tickets. Le Service Management Center (SMC) procède ensuite à la redirection automatique des tickets vers le Technical Management Center le plus compétent, ce qui influe directement sur le délai de résolution.
Les pertes mondiales associées à la fraude numérique devraient dépasser les 343 milliards de dollars entre 2023 et 2027. L’IA peut analyser un important volume de flux et de trafic, puis détecter des schémas et des anomalies révélateurs d’activités frauduleuses. Les systèmes de gestion de la fraude pilotés par l’IA sont capables d’identifier et de prévenir divers types de fraudes tels que la fraude aux paiements, le vol d’identité ou les attaques par phishing. Ils peuvent également s’adapter et apprendre de nouveaux schémas et tendances en matière de fraude, améliorant leurs capacités de détection au fil du temps.
Depuis plusieurs années, la solution Hubbing d’Orange Wholesale International exploite la puissance de l’IA pour analyser, détecter et bloquer les appels frauduleux de manière proactive via une surveillance continue, afin d’éviter l’IRSF (International Revenue Share Fraud). Notre solution de lutte contre la fraude est fondée sur Khiops, la solution de machine learning (ML) innovante d’Orange. Elle accélère l’analyse des informations, la préparation des données et l’établissement des modèles de détection de la fraude. Les experts en la matière peuvent ensuite identifier rapidement les cas de fraude potentiels et procéder à un blocage proactif.
Les capacités d’analyse des données de l’IA et sa nature à la fois proactive et prédictive contribuent à la découverte d’inefficacités, des tendances et d’anomalies dans une démarche de réduction des coûts et de croissance des revenus.
Dans le cas de la gestion réseau, l’IA peut identifier les ressources réseau sous-utilisées à optimiser, ou comprendre les tendances d’utilisation des clients, ce qui permet aux opérateurs de personnaliser les offres et de générer de nouveaux flux de revenus. Chez Orange Wholesale International, nous utilisons l’IA pour prévoir les potentielles surcharges sur les liens de nos clients et proposer une mise à niveau bien avant toute congestion. Nous l’utilisons également pour déterminer si un ‘commit’ sera atteint ou non et détecter des déséquilibres dans le trafic avec les pairs. Le commit étant généralement négocié en échange d’un tarif moins élevé, la capacité à anticiper sa non-réalisation nous permet de prendre des mesures proactives pour atteindre le niveau de trafic prévu au contrat. L’ensemble des parties peut ainsi bénéficier des coûts les plus bas ou éviter des montants de facturation plus élevés que prévu.
Pour terminer, avant la négociation ou la renégociation des contrats avec les fournisseurs de matériel ou de logiciels, l’IA peut identifier les anomalies ou les tendances utiles pour conclure le contrat le plus adéquat. Dans le cadre des services cloud, l’utilisation de ces connaissances permet par exemple de sélectionner le modèle de facturation le plus adapté, qu’il s’agisse de paiement à l’utilisation ou de réservation des ressources.
Si l’IA est source d’avantages en tous genres, il n’est pas inutile de rappeler quelques bonnes pratiques. Le nettoyage des données, la suppression des doublons et l’actualisation régulière sont des prérequis fondamentaux pour utiliser l’IA. Par ailleurs, l’intégration de l’IA dans le système d’information (SI) historique peut être source de difficultés. Les algorithmes ne s’intègrent pas toujours de façon native dans les SI existants. Un certain degré de planification de l’architecture IT peut être nécessaire en vue de cette intégration.
L’avenir de la gestion réseau est lié à notre capacité à exploiter la puissance de l’IA pour l’utiliser à notre avantage. Nos clients ont besoin que leur infrastructure réseau fonctionne parfaitement et à tout moment.
Les cas d’usage mentionnés dans cet article démontrent l’engagement d’Orange Wholesale International à exploiter la puissance de l’IA sur nos réseaux pour les rendre plus efficaces et plus agiles, pour une expérience et une satisfaction client accrues.
Loin de remplacer les équipes informatiques, l’IA décuple leurs capacités. Nous sommes persuadés qu’elle sera essentielle pour relier les systèmes et processus disparates et aider les équipes informatiques à mieux comprendre le flux constant de données et à améliorer la gestion réseau. Mais nous n’en sommes encore qu’aux prémices : nous étudions de nombreux autres cas d’usage pour poursuivre le développement de l’IA et exploiter toute sa puissance.
