Ce point de vue de l’industrie a été rédigé par Andy Burrell, responsable du marketing de portefeuille, Nokia
La crise climatique exerce une pression sur toutes les industries pour qu’elles deviennent plus durables, la réduction des émissions de carbone étant désormais une priorité absolue pour la suite C. Alors que les prix de l’énergie restent à des niveaux inquiétants, réduire considérablement l’énergie utilisée par les réseaux de télécommunications est également bon pour le résultat net. Et les logiciels basés sur l’IA peuvent aider non seulement les fournisseurs de services de communication (CSP), mais aussi les entreprises avec leurs propres réseaux privés pour devenir plus durables.
Pérennité du réseau : un défi diaboliquement difficile
Aborder le cycle de vie complet du réseau lui-même est important, mais pour simplifier, concentrons-nous sur la phase opérationnelle. Cette étape « en cours de vie » génère la grande majorité (jusqu’à 90 %) des émissions de GES. Avant d’explorer le rôle de l’IA dans les solutions potentielles, nous devons reconnaître les difficultés auxquelles nous sommes confrontés et examiner trois des principaux obstacles : la complexité, la gestion des données et l’inertie.
Complexité: Les réseaux ont toujours été compliqués. Par exemple, un réseau CSP peut être réparti sur des dizaines de milliers d’emplacements physiques, avec des centaines de milliers d’éléments matériels et des millions de paramètres logiciels réglables. Les réseaux privés utilisés par les entreprises sont généralement beaucoup plus petits et couvrent souvent une zone géographique limitée, telle qu’une usine ou un port. Cependant, ces réseaux privés introduisent une complexité supplémentaire en raison de la pléthore d’appareils et de technologies opérationnelles qui leur sont connectés.
Lors de l’optimisation de la consommation d’énergie dans un réseau CSP, nous devons maintenir une excellente expérience pour les abonnés payants – mais dans un réseau privé, nous devons nous assurer qu’il n’y a aucun impact sur la fourniture de services critiques ou sur la sécurité potentielle des travailleurs humains . L’adoption d’architectures cloud natives entraîne une complexité accrue, les fonctions réseau CSP et les applications d’entreprise étant désagrégées et distribuées sur plusieurs environnements cloud.
En 2021, Flexera a signalé que l’entreprise moyenne avait ses données et ses applications réparties sur 5,3 environnements cloud différents – et bien que les réseaux CSP ne soient pas encore aussi fragmentés, ils évoluent certainement dans cette direction. Enfin, les normes de reporting ESG évoluent encore et les pratiques sont très différentes rendant difficile l’adoption d’une approche unifiée.
Gestion de données: Toutes les données dont nous avons besoin pour résoudre le défi de la durabilité du réseau sont disponibles, mais le problème est que la plupart du temps, elles ne sont pas facilement disponibles. Parfois, nous ne savons pas où le trouver; nous avons parfois du mal à accéder aux données ; et parfois la qualité n’est tout simplement pas suffisante. Un grand nombre de ces problèmes résultent de la complexité du réseau décrite précédemment, et ils sont souvent aggravés par l’approche traditionnelle consistant à utiliser un « lac de données » centralisé.
Par conséquent, les scientifiques des données peuvent consacrer la majorité de leur temps à des tâches répétitives de gestion des données au lieu de se concentrer sur des solutions au défi de la durabilité. La gouvernance des données est une autre question connexe. La durabilité du réseau est un problème de taille planétaire, et la collaboration avec les partenaires, les fournisseurs et les clients sera essentielle pour le résoudre. Mais nous devons être en mesure de partager des données, des rapports et des informations de manière sécurisée, sans enfreindre les règles de confidentialité ou de souveraineté des données.
Inertie: La nécessité d’une nouvelle approche pour réduire la consommation d’énergie peut sembler une évidence, mais ce n’est pas seulement un problème technologique – nous devons également prendre en compte la dimension humaine. Les humains sont souvent résistants au changement – les silos organisationnels, les agendas personnels et le désir de contrôle peuvent limiter la diffusion de nouvelles idées et entraver le partage de données qui est essentiel pour relever le défi de la durabilité. En effet, comme Peter Drucker l’a fait remarquer un jour, « la culture mange la stratégie au petit-déjeuner ».
Nous devons également reconnaître que les CSP et les entreprises ne commencent pas avec une feuille de papier vierge – leurs réseaux sont pour la plupart des déploiements de friches industrielles qui ont été construits sur de nombreuses années, voire des décennies. Naturellement, ils voudront maximiser le retour sur ces technologies héritées et s’attendront à une analyse de rentabilisation convaincante pour justifier tout nouvel investissement. Une politique de « déchirer et remplacer » ne sera probablement pas populaire.
Solutions potentielles au défi de la durabilité du réseau : l’heure de l’IA
Il y a beaucoup de battage médiatique et de discussions précoces en ce moment sur le potentiel de l’IA générative (GenAI) – mais l’apprentissage automatique (ML) existe depuis les années 1950 – et est utilisé depuis de nombreuses années pour aborder la durabilité du réseau. Dans les réseaux mobiles, ML aide à maximiser l’utilisation des modes de veille dans les stations de base radio. Dans les réseaux de transport IP et optiques, ML prédit les modèles de trafic et fournit des contrôles de puissance plus granulaires. Et dans les centres de données, ML optimise la température et les vitesses de fonctionnement du processeur. Que pouvons-nous faire d’autre?
Premièrement, nous pourrions commencer par relever le défi de la complexité. Une solution pourrait être l’observabilité, pour fournir une meilleure compréhension de ce qui se passe sur des réseaux désagrégés et permettre une IA plus avancée. L’observabilité fournirait le contexte général et expliquerait les dépendances entre les différentes fonctions, applications et services du réseau. Le filtrage étendu de paquets Berkeley (eBPF) est une technologie intéressante qui peut fournir des informations et un contrôle granulaires pour les environnements Kubernetes.
Ensuite, nous voudrons peut-être réévaluer la gestion des données et comment nous pouvons libérer l’accès aux données. Les architectures de maillage de données peuvent fournir la réponse ici en offrant une alternative agile et distribuée aux lacs de données monolithiques. Au lieu d’extraire, de transformer et de charger toutes les données dans un immense lac de données centralisé, un maillage de données expose à la place les données via des interfaces de programmation d’applications (API).
Les données sont fédérées et virtuellement combinées à partir de différentes sources dans des « produits de données » qui peuvent être publiés dans un catalogue pour faciliter la vie des data scientists. Les maillages de données peuvent également fournir un cadre sécurisé pour le partage de données liées au développement durable avec des partenaires, des fournisseurs et des clients.
Qu’en est-il de l’inertie ? Eh bien, le changement doit venir d’en haut et nécessite généralement un « événement convaincant » pour stimuler l’action. Peut-être que l’UE tant décriée a fourni une solution ici avec la directive RSE récemment introduite, qui affirme que les entreprises qui enfreignent les réglementations en matière de rapports sur la durabilité s’exposent désormais à des amendes pouvant atteindre 6 % du chiffre d’affaires ou même à des peines de prison pour leurs dirigeants.
Cela semble être une raison impérieuse de leadership et une nouvelle approche de la durabilité du réseau. Les outils d’IA et d’analyse modernes aideront les dirigeants à obtenir les rapports cohérents, fiables et holistiques dont ils ont besoin pour remplir leurs obligations et justifier les investissements pour renforcer la durabilité du réseau. Et bien sûr, s’assurer que l’IA n’est pas un « système de boîte noire » et que les résultats sont explicables facilitera également l’adoption et minimisera la résistance.
Enfin, ne dormons pas sur GenAI ! L’IA générative pourrait agir comme une couche de traduction, aidant les humains à interroger des réseaux complexes ou à rassembler une vue consolidée à partir de systèmes disparates. Peut-être qu’un jour prochain, un humain pourrait simplement spécifier un objectif – comme « réduire la consommation d’énergie sans affecter la qualité » – et un logiciel basé sur l’IA se chargerait automatiquement d’orchestrer les changements nécessaires et de gérer tous les compromis dans le réseau. Un tel système serait sans aucun doute bon pour la planète et le résultat net.
Andy Burrell dirige le marketing et les communications pour le portefeuille d’applications professionnelles de Nokia. Après plus de 25 ans dans l’industrie des télécommunications, il reste fasciné par les possibilités de la technologie, en particulier le potentiel de la 5G, de l’automatisation et de l’IA. Il adore utiliser ses différents appareils pour se tenir au courant des réseaux sociaux, des actualités et surtout des résultats du football.
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