Pourquoi l'IA commence au sein du réseau Campus

Tout le monde parle des centres de données dédiés à l'IA. Presque personne ne s'interroge sur l'origine même de l'IA.

L'image courante de l'IA est celle d'un immense centre de données à très grande échelle, rempli de GPU, de systèmes de refroidissement sophistiqués et de réseaux optiques à haut débit. Ces centres sont sans aucun doute importants. Mais ils ne représentent qu'une partie du tableau. En réalité, chaque interaction avec l'IA commence ailleurs. Elle commence dans le réseau d'entreprise, cette infrastructure qui relie les utilisateurs, les appareils et les applications au sein de l'organisation.
Lorsqu’un collaborateur utilise Microsoft Copilot, interroge un assistant IA, analyse des données à l’aide de l’IA générative ou interagit avec une application métier alimentée par l’IA, la première infrastructure sollicitée n’est pas un cluster d’entraînement d’IA. C’est le réseau d’entreprise. Cela peut sembler évident, mais de nombreuses organisations continuent de considérer l’IA comme une initiative propre au centre de données plutôt que comme une transformation de l’infrastructure à l’échelle de l’entreprise. Cette hypothèse pourrait s’avérer de plus en plus coûteuse.

Le défi caché derrière l’adoption de l’IA

Au début, les discussions sur l’IA portaient principalement sur les modèles, les GPU et les fournisseurs de cloud. À mesure que les organisations passent de la phase d’expérimentation au déploiement à grande échelle, une nouvelle série de questions se pose :

• Notre réseau est-il capable de prendre en charge des volumes de trafic nettement plus importants ?
• Notre infrastructure sans fil est-elle capable de répondre à une demande croissante ?
• Nos bâtiments sont-ils prêts à accueillir un nombre croissant d'appareils connectés ?
• Les utilisateurs peuvent-ils accéder aux applications basées sur l’IA de manière fiable et sécurisée ?

Ces questions prennent de plus en plus d’importance, car l’IA modifie le comportement des applications. Les applications traditionnelles génèrent des schémas de trafic relativement prévisibles.
Les applications d’IA sont différentes. Elles échangent en permanence des données, interagissent avec des services cloud, récupèrent des informations provenant de multiples sources et intègrent souvent des fonctionnalités de collaboration en temps réel, de vidéo et d’analyse. À mesure que l’utilisation de l’IA se développe, la dépendance à l’égard d’une connectivité fiable s’accroît également.

L’IA crée de nouvelles attentes en matière d’expérience utilisateur

Les collaborateurs s'habituent rapidement à obtenir des réponses instantanées. Cette attente ne se limite pas aux applications basées sur l’IA. Elle s’étend à l’ensemble de l’expérience numérique. La lenteur des réseaux, la couverture sans fil irrégulière, les goulots d’étranglement de l’infrastructure et les faibles performances des applications deviennent plus visibles lorsque les utilisateurs interagissent avec des outils basés sur l’IA tout au long de la journée. En effet, l’IA fait monter en flèche les attentes vis-à-vis du réseau lui-même. Le réseau n’est plus un simple outil de fond. Il devient un facteur direct de productivité.

Pourquoi cela est-il important pour la planification de l’infrastructure ?

De nombreuses organisations qui évaluent leur maturité en matière d’IA se concentrent sur les serveurs et les services cloud. La question la plus concrète est souvent la suivante : notre infrastructure existante est-elle capable de prendre en charge l’adoption de l’IA à grande échelle ? Dans de nombreux environnements, la réponse n’est que partielle. L’augmentation des volumes de trafic, le nombre croissant d’appareils connectés, les besoins énergétiques accrus et les exigences grandissantes en matière de connectivité en temps réel peuvent mettre en évidence des limites de l’infrastructure qui étaient auparavant passées inaperçues. Cela ne signifie pas que chaque entreprise doive procéder à une refonte majeure. Cela signifie en revanche que l’infrastructure du campus doit désormais faire partie intégrante des discussions sur la préparation à l’IA.

La préparation à l’IA commence par un réseau d’entreprise prêt pour l’IA

À mesure que l’IA s’intègre dans les processus métier quotidiens, les organisations qui réussiront seront de plus en plus celles qui considèrent l’IA comme un défi d’infrastructure de bout en bout.
Le réseau de campus est le lieu où les collaborateurs se connectent. C’est là que les applications sont utilisées. C’est là que l’IA apporte de la valeur ajoutée à l’entreprise. Les organisations qui négligent cette couche risquent de découvrir que leurs investissements sophistiqués en IA sont finalement limités par des contraintes d’infrastructure de base. L’avenir de l’IA se construira peut-être dans les centres de données. Mais son succès commence dans le réseau de campus.

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