Le réseau à l'ère de l'IA

Le réseau à l'ère de l'IA

Conseils pour construire une infrastructure garantissant l'agilité de l'edge au cœur du réseau

L’IA a progressé à un rythme que de nombreux professionnels de l’infrastructure n’ont pas vu venir. IDC prévoit que les dépenses en Intelligence Artificielle (IA) liée à l’infrastructure atteindront 758 milliards de dollars en 2029, un bouleversement impactant bien plus que les data centres. Les flux de données liés à l'IA représenteront une part croissante du trafic réseau, non seulement dans le sens est-ouest, entre les serveurs et le cloud ou le data centre au sein d’un même réseau local, mais dans tous les sens.

Tous secteurs confondus, de l'industrie manufacturière aux services financiers en passant par la distribution, de nombreuses entreprises découvrent de nouveaux cas d'utilisation prometteurs qui impliquent le déploiement de nouvelles charges de travail d’IA à l’edge, en périphérie. À mesure qu'elles passent de la phase de test à la production, ces charges de travail d’IA locales peuvent être transférées vers des clusters de GPU dans le cloud pour l'entraînement et l'inférence. Cela peut entraîner des flux de données nord-sud, entre le réseau interne et des réseaux externes tels qu’Internet, imprévisibles sur le réseau étendu (WAN) de l'entreprise.

Les réseaux traditionnels ont été conçus en partant du principe que la connectivité serait prévisible, tant en termes de destination que de volume. La nouvelle dynamique de l'IA peut submerger les architectures d'entreprise existantes, rendant plus difficile le maintien de déploiements efficaces et respectueux du budget.

De nombreux réseaux d’entreprise n'ont pas été construits pour cela et montrent des signes de saturation. Et si la couche réseau n'est pas prête pour l'IA, la stratégie mise en place pour tirer parti de cette évolution technologique échouera. L'infrastructure réseau d'aujourd'hui doit être hautement performante, résiliente et flexible pour s'adapter à l'évolution de la demande.

Des indicateurs de capacité aux indicateurs de performance

La planification traditionnelle des réseaux était axée sur la capacité : quelle bande passante, combien de connexions, quels niveaux de débit. Les charges de travail liées à l'IA nécessitent un cadre différent. Désormais, les questions portent sur les performances :

• Le réseau peut-il gérer le trafic de l’edge vers le cœur à grande échelle ?
• Peut-il prendre en charge des modèles de trafic est-ouest massifs ?
• Peut-il s'adapter à des charges de travail qui n'avaient pas été envisagées lors de la conception initiale de l'architecture ?
• Peut-il assurer l'authentification de chaque utilisateur et d'un nombre exponentiel d'appareils et d'agents grâce à des pratiques de sécurité « zero trust » ?

L'exécution des charges de travail d'IA ne dépend pas uniquement de la puissance de calcul des GPU ou des CPU, mais repose également sur la capacité à transférer les données et à s'adapter aux évolutions du marché. C'est pourquoi les performances du réseau constituent un facteur essentiel de l'efficacité globale de l'IA, au-delà d’un simple support de l'infrastructure. Elles constituent un catalyseur essentiel de l'IA, bien plus qu'une simple couche de transport passive.

Pourquoi miser sur un seul fournisseur est un mauvais choix

Lorsque les besoins en infrastructure évoluent aussi rapidement, la flexibilité devient l'avantage concurrentiel le plus précieux. Les écosystèmes propriétaires peuvent offrir d'excellentes performances aujourd'hui, mais ils limitent également l'interopérabilité, ralentissent l'intégration et réduisent la capacité d'une organisation à s'adapter à l'évolution des charges de travail liées à l'IA. Les architectures indépendantes des fournisseurs offrent la résilience et la flexibilité nécessaires, tant aujourd'hui qu'à l'avenir.

La question stratégique pour les entreprises n'est plus simplement de savoir quel fournisseur offre le meilleur rapport qualité-prix mais de savoir quelle architecture offre la flexibilité nécessaire pour se connecter, évoluer et innover à mesure que les besoins en matière d'IA continuent d'évoluer.

Les répercussions sur la stratégie IT de l’entreprise

Les organisations qui rencontreront le succès à l’ère de l’IA sont celles qui aborderont le réseau comme une plateforme essentielle et flexible de l’edge au cœur du réseau, et non comme un élément fixe. En privilégiant une conception indépendante des fournisseurs, elles permettent l'intégration de nouvelles technologies sans avoir à procéder à un remplacement à grande échelle.

Elles évalueront également les performances du réseau en fonction de la résilience, de la visibilité et du contrôle, plutôt que de la seule bande passante.

En fin de compte, elles comprendront que l'agilité est le véritable atout. Les charges de travail liées à l'IA continueront d'évoluer. Les architectures des modèles changeront. Les méthodes d'entraînement progresseront. Les exigences en matière d'inférence évolueront. La sécurité évoluera. Le réseau déployé aujourd'hui doit être capable de prendre en charge des charges de travail qui n'ont pas encore été imaginées.

Cela nécessite un changement fondamental dans la manière dont les réseaux d'entreprise sont conceptualisés. Non pas comme des tuyaux statiques optimisés pour un trafic prévisible, mais comme des structures adaptatives capables de répondre à des demandes que nous n'avons pas encore pleinement imaginées.

Les choix d'infrastructure d’aujourd'hui détermineront si l'IA deviendra un avantage stratégique ou une contrainte opérationnelle ; il convient donc d'opter pour des architectures qui offrent une marge de manœuvre suffisante pour évoluer, s'adapter, intégrer la sécurité dès la conception et innover au rythme imposé par l'IA.