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Wi-Fi : comment l’IA peut booster la connectivité sans fil

L’Intelligence artificielle est riche de promesses pour les réseaux en général et le Wi-Fi en particulier. Ces promesses devraient commencer à se concrétiser dès 2024. Mais l’IA n’est pas magique pour autant et quelques prérequis s’imposent.

Les réseaux sans fil sont l’un des domaines dans lesquels les experts prévoient que l’Intelligence artificielle jouera rapidement un rôle important. Les entreprises ont déjà exploré quelques possibilités de l’IA dans le Wi-Fi, mais cette technologie prometteuse devrait se concrétiser dès 2024, estime Roger Sands, PDG et cofondateur de Wyebot, un prestataire de service spécialiste de l’automatisation des réseaux.

Le Wi-Fi est devenu monnaie courante. Mais même si le Wifi est robuste, les environnements réseau se sont, eux, considérablement complexifiés sous l’influence de facteurs comme le cloud ou le travail à distance. Les entreprises ont besoin de nouveautés pour gérer cette complexité.

L’IA en fait partie, notamment avec ses algorithmes prédictifs.

Quels sont les bénéfices d’un Wi-Fi infusé à l’IA ?

Un réseau Wi-Fi infusé à l’IA, et automatisé, a de nombreux avantages.

L’IA permet d’analyser rapidement de très grandes quantités de données et de les utiliser pour faire des prédictions sur les performances du réseau. Ce processus permet de passer d’une approche réactive à une approche proactive, résume Roger Sands.

« Et plus vous avez de données, plus vous pouvez affiner les algorithmes », ajoute-t-il. « En améliorant ces algorithmes, vous pouvez par exemple ajouter des capacités avancées en matière de profilage comportemental ».

L’IA promet d’autres bénéfices comme :

  • Un temps moyen de résolution (MTTR) plus rapide : un point particulièrement bénéfique lorsque le réseau est essentiel pour les opérations, comme dans les hôpitaux ou les entrepôts.
  • Moins de tickets, car un service Wi-Fi automatisé détecte et corrige certains problèmes avant qu’ils ne surviennent.
  • Réduction des déplacements de techniciens sur site ; une réelle avancée pour les entreprises qui ont des réseaux distribués dans différents lieux et/ou quand les experts réseau ne peuvent pas se rendre sur place.

IA et automatisation dans les réseaux cellulaires

Les réseaux LTE ou 5G privés commencent à être utilisés dans certains secteurs. Ces entreprises utilisent alors une combinaison de Wi-Fi et de réseau cellulaire privé.

Lorsque les organisations commencent à investir dans ces réseaux sans fil privés, elles doivent superviser la qualité de service de leur connectivité. L’automatisation aide, là encore, à gérer les grandes quantités de données produites par ces nouveaux réseaux « hybrides ».

« Les gérer manuellement serait impossible », tranche même Roger Sands. « L’automatisation analyse et compare votre réseau 4G et 5G avec votre réseau Wi-Fi. Elle aide à prendre des décisions dynamiques et en temps réel y compris en fonction des besoins métiers. Cela va devenir très important ».

Tirer le plus de valeur de l’IA appliquée au Wi-Fi

Mais comme toutes les technologies, l’IA pose aussi des défis. Les réseaux Wi-Fi ne s’amélioreront pas par magie, juste parce qu’ils intègrent de l’IA.

L’IA est un outil, pas un résultat en elle-même. Les fournisseurs vont l’intégrer de plus en plus en natif dans leurs offres, mais cela ne signifie pas que toutes les entreprises l’utiliseront (ni que celles qui l’utiliseront le feront de manière pertinente).

Pour l’expert en réseau Lee Badman, le succès d’un réseau automatisé dépend avant tout du réseau lui-même. Son succès dépend aussi des professionnels qui l’exploitent… Or les entreprises manquent déjà de compétences en IA et en Machine Learning.

« Ce n’est pas parce que l’on a fait de l’IA qu’on a forcément de meilleurs résultats. Ce n’est pas garanti », avertit Lee Badman.

L’expert conseille également, avant de se lancer, de demander aux fournisseurs des exemples qui démontrent clairement les avantages de leur offre d’IA appliquée au Wi-Fi (comme des tableaux de bord plus précis par exemple ou des comparaisons de taux de fiabilité).

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