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Seule l'IA permet d'optimiser efficacement un réseau wifi
Les réseaux wifi supportent toujours plus d'équipements et d'applications critiques. Les algorithmes d'intelligence artificielle permettent d'automatiser leur gestion et de maintenir la qualité de l'expérience utilisateur. Les explications de Thomas Munzer, senior system engineer pour Juniper MIST.
Pourquoi la gestion et la configuration des réseaux wifi doivent-elles évoluer ?
Les usages ont évolué. Le wifi servait avant tout pour les accès visiteurs ou les salles de réunion. Avec l'essor de la mobilité, de plus en plus d'équipements sont connectés au réseau wifi. Il supporte des smartphones, des tablettes, des ordinateurs portables, différents périphériques et des objets connectés.
Les applications sont plus critiques mais aussi plus gourmandes. La généralisation du télétravail suppose le recours à des solutions de collaboration à distance avec des flux audio et vidéo de qualité. Face à ces enjeux, un service informatique doit garder la main sur la sécurité du réseau et la qualité du service rendu.
« Nous avons trouvé, avec Juniper MIST, les qualités qu'on recherchait pour le renouvellement de nos solutions wifi : performance, stabilité et simplicité. Nous avons également été séduits par les outils et fonctionnalités qui sont mises à disposition pour assurer et contrôler à distance le bon fonctionnement du réseau sur les sites. » souligne Sylvain Vasseur, technical product owner chez Leroy Merlin.
Quels sont les apports du machine learning dans l'automatisation du monitoring et du support ?
Le machine learning permet de « comprendre » le fonctionnement du réseau afin d'apporter des réponses automatisées d'optimisation. Un administrateur réseau n'est pas toujours derrière son écran et il ne peut, seul, analyser le volume de données remonté en continu sur l'état de santé du réseau. Un point d'accès peut remonter entre 150 et 200 points de données.
Alimentés par ces éléments de télémétrie, les algorithmes de machine learning apprennent à connaître l'écosystème réseau pour ensuite détecter les déviations, les anomalies. C'est le rôle dévolu à Marvis, l'assistant virtuel de Juniper MIST. Après cette phase d'analyse, il alertera l'administrateur des modifications de comportement qui dégradent l'expérience utilisateur. Il prendra aussi automatiquement des actions de remédiation afin de maintenir la qualité de service (SLEs).
Grâce à sa connaissance des comportements utilisateurs, Juniper MIST peut suggérer à l'administrateur des améliorations pour optimiser la configuration réseau ou installer une nouvelle version d'un firmware. Avec la nouvelle version qui sera lancée au premier semestre 2021, il pourra échanger avec Marvis en langage naturel à la manière d'un chatbot.
Quels sont les principaux cas d'usage adressés par Juniper MIST ?
Tous les secteurs d'activité ont besoin de fournir un accès réseau fiable, prédictible et mesurable à leurs utilisateurs. Les établissements de santé, les universités, les acteurs de la distribution et de la logistique sont les premiers à avoir investi dans les ces solutions.
Un exemple concret avec Leroy Merlin, grande enseigne qui a fait le choix de la solution Juniper Mist :
« Pour guider notre choix vers la solution Juniper MIST, nous avons particulièrement apprécié son approche centrée sur l'expérience de connectivité de l'utilisateur final. Un autre critère qui a beaucoup compté est la vision moderne partagée que nous avons du réseau, et l'utilisation à bon escient de l'intelligence artificielle. » souligne l'expert Sylvain Vasseur, technical product owner chez Leroy Merlin.
A l'avenir, proposer un réseau wifi performant et sécurisé aidé par l'intelligence artificielle deviendra un impératif, non seulement pour aider les services informatiques, mais pour apporter de nouveaux services aux utilisateurs, clients. Cela concernera par exemple les espaces publics comme les gares, les aéroports, les espaces d'exposition commerciale ou encore les musées.
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