Les réseaux d’entreprise, véritables autoroutes numériques reliant les personnes et les données, sont devenus des systèmes nerveux intelligents qui pilotent les opérations à travers le cloud hybride, les réseaux étendus définis par logiciel (SD-WAN), l’IoT et la 5G. S’étendant sur plusieurs continents, fournisseurs et téraoctets de données, ils rendent possibles aussi bien les visioconférences que l’automatisation industrielle.
Gérer une telle complexité exige une intelligence capable d’apprendre, de s’adapter et d’agir plus rapidement que les humains. Les réseaux nativement conçus pour l’IA répondent à ce besoin grâce à l’automatisation, au machine learning, à l’IA générative et désormais à l’IA agentique — la prochaine étape vers une gestion réseau véritablement autonome.
La fin de la gestion réseau réactive
Pendant longtemps, les équipes réseau ont fonctionné selon un schéma réactif : une alerte déclenche une action, les ingénieurs enquêtent, puis une résolution intervient, souvent après que les utilisateurs ont déjà été impactés. Mais les réseaux actuels sont trop complexes pour ce rythme.
L’ampleur des données, le nombre d’équipements et les multiples dépendances exigent une approche plus intelligente. Les organisations sont déjà passées de réactions purement réactives à une gestion proactive des réseaux en automatisant les tâches manuelles afin d’améliorer la rapidité, la fiabilité et l’efficacité.
Cette phase d’automatisation basée sur des règles a posé les bases d’une transformation plus profonde. Aujourd’hui, l’IA accélère cette évolution en permettant l’analytique prédictive et en améliorant la visibilité et la réactivité des réseaux.
La prochaine étape consiste à disposer d’un réseau capable de penser par lui-même — un réseau qui perçoit des schémas, anticipe les problèmes et agit de manière proactive. C’est là qu’intervient l’IA agentique, dans laquelle des agents intelligents agissent de façon autonome et prennent des décisions en temps réel pour gérer et sécuriser les réseaux.
Un réseau plus intelligent repose sur des fondations solides
Les réseaux natifs pour l’IA commencent par une automatisation fondamentale permettant d’exécuter les tâches essentielles plus rapidement et avec plus de précision. Lorsque les configurations, les correctifs et les politiques sont automatisés, le réseau entre dans un état d’auto-réparation, développant une « mémoire musculaire » sur laquelle les agents d’IA s’appuient.
L’IA ne peut prendre de décisions pertinentes que si elle peut faire confiance aux données et aux processus sous-jacents. Par exemple, des workflows automatisés peuvent déployer des mises à jour de firmware sur des milliers d’équipements réseau, notamment des routeurs et des points d’accès, sans intervention manuelle.
Cela garantit des performances réseau homogènes, l’application cohérente des politiques de sécurité et la prévention des dérives de configuration dans des environnements distribués.
Machine learning : voir ce que les humains ne peuvent pas voir
Une fois les fondations solides, il est temps d’ajouter de l’intelligence. C’est là que le machine learning et les réseaux neuronaux entrent en jeu en tant que solveurs de problèmes.
Chaque réseau d’entreprise génère un flux massif de données : journaux, télémétrie, événements et alertes. Le défi n’est pas de les collecter, mais de leur donner du sens. Les analyses pilotées par le machine learning permettent aux équipes de filtrer le bruit en détectant des schémas et en prédisant les incidents bien avant qu’ils n’affectent les utilisateurs.
Cette intelligence accrue se traduit par des gains de productivité, d’efficacité et de précision pour l’organisation.
Voici quelques exemples illustrant comment le machine learning renforce les opérations réseau :
- Regroupement intelligent des événements : l’apprentissage non supervisé identifie des schémas, simplifie l’analyse des causes racines et regroupe automatiquement les incidents liés. Cela permet de réduire le bruit des tickets — volumes élevés de tickets inutiles, redondants ou mal catégorisés — jusqu’à 90 %, selon des rapports de NTT DATA.
- Modèles de prédiction des causes racines : l’analyse des données historiques permet de préclassifier les nouveaux incidents et d’améliorer les taux de résolution dès le premier contact pour les équipes de niveau 1 et 2.
- Détection d’anomalies : les modèles apprennent ce qui est « normal » pour chaque équipement et identifient les écarts avant qu’ils ne provoquent une dégradation des performances ou des interruptions.
- Prévision des usages : l’intelligence, et non la simple donnée, permet de prédire les dépassements de seuils de bande passante et de réallouer les ressources avant que les clients ne s’en aperçoivent.
Le résultat est un centre d’opérations plus serein et plus concentré, qui se demande : « Qu’est-ce qui risque de mal tourner la semaine prochaine et comment l’éviter ? » plutôt que de réparer en urgence ce qui vient de tomber en panne.
L’impact est clair : chez les clients de NTT DATA, cette approche a permis une réduction de 39 % en glissement annuel des incidents réseau de type P1, les plus critiques. Pour votre organisation, cela signifie des coûts réduits, une planification de capacité plus intelligente et des utilisateurs plus satisfaits.
IA générative : transformer les données réseau en conversation
Même avec des analyses puissantes, l’accessibilité reste un défi. Les informations sont là, mais souvent enfouies dans des tableaux de bord, des rapports et des portails fournisseurs. Obtenir des réponses peut nécessiter des jours d’analyse ou l’intervention d’équipes spécialisées.
C’est là que l’IA générative change la donne. Elle rend les analyses réseau complexes accessibles en transformant la télémétrie brute, les journaux et les alertes en informations claires et exploitables. Elle permet des décisions plus rapides, améliore la réactivité opérationnelle et fait le lien entre les opérations réseau et les résultats métier.
Vous pouvez interroger le réseau : « Quels sites connaissent des problèmes récurrents de latence ? », « Montre-moi les tendances d’usage tous fournisseurs confondus ce trimestre », ou encore « Résume les incidents prioritaires de ce matin ». En quelques secondes, vous obtenez des réponses visuelles et étayées par les données — sans scripts, rapports ou délais.
Vos ingénieurs sont assistés par des collaborateurs numériques qui synthétisent les chronologies d’événements, suggèrent des causes racines et recommandent même les prochaines actions. De leur côté, les responsables bénéficient d’une visibilité immédiate et d’insights clairs, sans nécessiter d’analyses techniques approfondies.
IA agentique : quand les réseaux pensent par eux-mêmes
C’est ici que l’on passe de l’intelligence à l’autonomie — des réseaux intelligents aux réseaux autonomes. Si l’automatisation crée la cohérence, le machine learning apporte l’intelligence et l’IA générative l’accessibilité, alors l’IA agentique apporte l’autonomie.
L’IA devient un partenaire actif. L’IA agentique introduit des agents spécialisés capables de percevoir, décider et agir — toujours dans des limites définies par l’humain. Loin de remplacer les ingénieurs réseau, ils les assistent en prenant en charge les tâches répétitives et critiques en temps réel. Cela libère du temps pour innover, concevoir des architectures plus intelligentes et se concentrer sur la transformation digitale.
Chez NTT DATA, nous concevons et déployons des agents d’IA qui transforment les opérations réseau, notamment :
- Agents de contrôle de l’état de santé : tests continus de la santé du réseau sur l’ensemble des équipements et sites, avec identification précoce des problèmes de performance.
- Agents d’intelligence des logs : analyse et synthèse des informations clés issues des journaux systèmes, permettant d’économiser des heures d’analyse manuelle.
- Agents de surveillance des processus : contrôle du respect des standards opérationnels et signalement anticipé des écarts afin d’assurer conformité et cohérence.
- Agents de coordination opérateurs et sites : gestion automatisée des tickets, suivi de la résolution et confirmation des rétablissements pour simplifier la coordination multivendeur.
Ces agents automatisent et collaborent à la fois. Par exemple, lorsqu’un lien se dégrade, l’agent de diagnostic valide le problème avec l’agent de contrôle de santé, confirme l’impact et ouvre un ticket d’incident prérempli — le tout avant que les utilisateurs ne s’en aperçoivent.
C’est l’IA agentique en action : un réseau qui anticipe et prévient les problèmes en agissant plus vite et plus précisément que n’importe quelle équipe humaine.
Pour les responsables IT, cela se traduit par des cycles d’incident plus courts, des réponses cohérentes et des performances prévisibles. Pour votre organisation, c’est l’assurance que votre réseau peut répondre aux exigences du monde numérique.
Mais atteindre ce niveau ne se limite pas à déployer des outils. Il faut renforcer les fondations d’automatisation, assainir les flux de données et évaluer puis adapter les processus réseau pour les rendre compatibles avec l’IA. De plus, définir des rôles clairs et des garde-fous pour les agents est essentiel afin de concilier autonomie et contrôle.
La puissance d’une plateforme
L’automatisation, le machine learning, l’IA générative et l’IA agentique sont puissants individuellement, mais leur véritable valeur apparaît lorsqu’ils sont unifiés. C’est précisément le rôle de notre One NTT DATA Platform — le tissu numérique qui relie ces couches en un système cohérent et auto-améliorant.
La plateforme intègre la supervision, l’ingestion de données, l’entraînement des modèles et l’orchestration dans une boucle continue. Lorsqu’un modèle de machine learning prédit une anomalie, l’IA générative la met instantanément en évidence pour les ingénieurs. Lorsque l’IA générative détecte des schémas récurrents, l’IA agentique agit — bouclant ainsi la boucle entre insight et action.
Cette orchestration réduit la prolifération d’outils et simplifie la gouvernance. Pour votre organisation, cela se traduit par un coût total de possession réduit, une visibilité unifiée sur tous les fournisseurs et architectures, et une adoption évolutive de l’IA sans refonte majeure — toujours avec un contrôle humain.
Trouver l’équilibre entre autonomie et responsabilité
À mesure que les réseaux gagnent en autonomie, la confiance devient essentielle. L’autonomie doit aller de pair avec la responsabilité. Notre approche des réseaux natifs pour l’IA est responsable par conception et repose sur quatre principes clés :
- Sécurité et confidentialité : vos données sont traitées de manière sécurisée dans un environnement cloud privé, chaque modèle d’IA fonctionnant dans une instance protégée.
- Transparence et explicabilité : chaque action est traçable ; les utilisateurs peuvent comprendre quand, pourquoi et comment les décisions ont été prises.
- Fiabilité et précision : les modèles sont entraînés pour comprendre la topologie, les dépendances et le comportement réel de votre réseau.
- Supervision humaine : toutes les actions autonomes restent auditables, réversibles et encadrées par des limites définies par l’humain.
L’autonomie fonctionne lorsque l’intelligence est associée à l’intégrité. C’est ainsi que nous rendons l’IA digne de confiance.
L’avenir est agentique
Les organisations visionnaires transforment leur façon de travailler en passant de la gestion des réseaux à la co-création avec eux. Chez NTT DATA, nous sommes à l’avant-garde de cette révolution. Nous concevons des réseaux alimentés par l’IA qui démultiplient la performance métier.
Êtes-vous prêt à prendre les devants ?
QUE FAIRE ENSUITE
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