La technologie de réseau prédictive met en avant la proactivité en matière de résolution de problèmes

Grâce à la technologie de réseau prédictive, les problèmes de réseau pourront être anticipés et réduits significativement avant leur apparition.

Technologie de réseau prédictive : en quoi cela consiste ?

Cette nouvelle technologie s’appuie sur base de calculs et d’algorithmes d’Intelligence Artificielle (IA) et de langage machine(ML). Très tôt, elle lance des avertissements sur les potentiels problèmes de réseau. Et ensuite, elle soumet des solutions correspondantes aux cas.

Titus M, analyste principal auprès d’Everest Group explique la logique de la technologie de réseau prédictive. « La technologie de réseau prédictive opère par apprentissage. Elle forme les réseaux à apprendre des situations antérieures en mobilisant d’énormes masses de données tirées de l’analyse prédictive. Ce processus passe par trois phases. En premier lieu, la collecte des données de télémétrie du réseau. En second lieu, la reconnaissance des tendances. Et enfin la prévision et la résolution des potentielles anomalies du réseau qui influenceraient l’expérience utilisateur. »

Sam Halabi, responsable de la section compétences en conseil en technologie au sein de EY, s’exprime également. « Cette technologie peut avancer des solutions pour une mise en œuvre automatique ou manuelle. Cela dépend de son utilisation et l’équipe du réseau informatique en est particulièrement responsable. »

La proactivité : la valeur sûre de la technologie de réseau prédictive   

Cette technologie se distingue de par le fait qu’elle soit une technologie proactive en matière de résolutions de problèmes informatiques. Elle a su dépasser le modèle uniquement réactif. Cela permet d’avoir une longueur d’avance sur les difficultés du futur. Halabi précise les sources générales de perturbation du réseau. « Plusieurs facteurs entrent en jeu lorsque le réseau est problématique. Il peut y avoir défaillance du réseau de transport ou de la bande passante, un manque d’optimisation du routage, des pannes, etc. Cependant, ces facteurs créent des problèmes qui corrompent les travaux au sein des entreprises. A répétition, des pertes financières pourraient en découler.»

Le risque potentiel de la technologie de réseau prédictive

Comme toutes les technologies, celle-ci présente également un risque. Le premier souci dans cette technologie, c’est que le système ne prendra de décision qu’en fonction uniquement des options qui se présentent. « Le système doit d’abord reconnaître une situation avant de pouvoir la résoudre. Si la situation n’a pas été prévue ou reconnue d’avance par apprentissage, le système ne pourra rien y faire. Le problème persisterait alors. » prévient Chuck Everette. Ce dernier étant directeur de la défense de la cybersécurité au sein de Deep Instinct.

Everette a pu expérimenter certaines situations encore problématiques. Le système prenait des décisions de manière automatique sans réellement résoudre le problème supposé. Et cela parce que le réseau tentait incessamment de se réparer automatiquement.

Cette nouvelle technologie n’est pas la seule à mobiliser les ressources de l’IA et du Machine Learning comme stratégies de résolutions de problèmes. La société peut actuellement se servir de l’IA pour résoudre ces 15 problèmes sociaux.

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