L'IA GENERATIVE DANS LES DATA CENTERS CISCO :
de l'expérimentation à l'implémentation!
L'Ingénieur Réseau 3.0 : Quand l'IA Générative Passe de l'Écran au Réseau
La nouveauté n’est plus de savoir construire des modèles d’IA. Aujourd’hui, le vrai défi pour les entreprises est de passer de la phase de R&D à l’application concrète de l’IA à l’échelle. D’après les experts, la capacité des systèmes d’IA Agentique (ceux capables de prendre des décisions) double environ tous les sept mois. Face à cette accélération, l’enjeu capital est de transformer rapidement les projets pilotes en profits tangibles et mesurables.
L’une des stratégies de Cisco concernant ses serveurs spécialisés est bien l’hyperconvergence pour moderniser les Datacenters afin de prendre en charge les charges de travail d’IA.
RAG et LLMOps : les nouvelles compétences essentielles
L’ère de l’IA impacte directement le profil de l’ingénieur réseau. Fini de se concentrer uniquement sur la couche basse ; les priorités de compétences ont évolué vers l’orchestration des modèles génératifs et leur intégration dans des applications opérationnelles.
En tête des incontournables techniques se trouvent désormais les compétences en LLMOps (gestion du cycle de vie des Large Language Models) et, plus spécifiquement, en RAG (Retrieval-Augmented Generation). Cette technique est absolument critique pour l’implémentation réussie des LLM en entreprise, permettant de fournir des réponses pertinentes basées sur les données internes de l’organisation.
C’est précisément dans cet esprit de mise en œuvre pratique que la formation DCAIE (AI Solutions on Cisco Infrastructure Essentials) est conçue. Elle forme les professionnels à l’utilisation de modèles GPT open source pour le déploiement efficace de solutions RAG.
Moderniser le Data Center pour les workloads IA
L’IA à grande échelle exige une infrastructure Data Center moderne, performante et surtout, adaptée aux workloads massifs. Cisco propose une panoplie de solutions pour relever ce défi :
- Serveurs spécialisés pour l’IA offrant une haute densité de GPU.
- Les systèmes modulables UCS X-Series, conçus pour s’adapter à la demande croissante en calcul.
- Les solutions intégrées FlexPod et FlashStack, optimisées pour des performances maximales.
Mais le cœur d’une infrastructure rigoureuse, c’est le contrôle. Pour gérer l’ensemble de cette infrastructure IA depuis un point de vue unique et unifié, les outils comme Cisco Intersight et le Nexus Dashboard deviennent des éléments centraux. Ils garantissent la visibilité et la cohérence nécessaires pour des déploiements sans faille.
L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE pour l'IT : au-delà de la supervision
L’IA n’est pas qu’un outil pour les développeurs d’applications ; c’est aussi un levier majeur pour l’automatisation intelligente de l’IT. Le futur ingénieur réseau doit écrire du code Python pour automatiser les tâches complexes, et non plus seulement configurer à la main.
La formation DCAIE prépare les équipes aux opérations IA concrètes :
- Surveillance proactive des flux de trafic.
- Utilisation de Cisco Nexus Dashboard Insights et NDFC (Nexus Dashboard Fabric Controller) pour une vision aiguisée des opérations.
On parle également de compétences émergentes comme l’Automatisation Intelligente des Processus (IPA) et l’Automatisation Cognitive. En substance, il s’agit de déléguer à l’IA les tâches répétitives et l’analyse de données pour permettre aux ingénieurs de se concentrer sur l’innovation et la stratégie.
Cisco DCAIE : la feuille de route vers l’infrastructure IA
En conclusion, la formation DCAIE offre en 4 jours une feuille de route claire et éprouvée pour la migration d’architecture vers un réseau IA/ML dédié. L’objectif : intégrer ces nouvelles capacités sans créer de rupture ni de perte de service. L’infrastructure Cisco est indéniablement conçue pour l’IA, mais seule l’expertise humaine, affûtée et formée, peut l’exploiter pleinement. Parce qu’au final, les outils les plus performants ne valent rien sans les professionnels pour les maîtriser.
C’est en investissant dans ces nouvelles compétences que l’ingénieur réseau s’assure une place de choix à la table de la transformation numérique. Santé à l’avenir du réseau, et à celles et ceux qui vont le construire !
Cet article s’appuie sur le rapport 2025 du AI Workforce Consortium (dont Cisco est membre), qui présente une analyse approfondie de l’intégration accélérée de l’intelligence artificielle (IA) dans 50 rôles des technologies de l’information et de la communication (TIC) au sein des pays du G7. Ce rapport souligne la croissance spectaculaire des postes liés à l’IA, en particulier ceux axés sur la gouvernance et les risques (comme AI Risk & Governance Specialist), et insiste sur le besoin critique de développer à la fois des compétences techniques en IA et des compétences humaines (pensée critique, collaboration). Pour faciliter cette transition, le consortium fournit des ressources clés, notamment l’AI Workforce Playbook, un Glossaire des compétences en IA et des recommandations d’apprentissage pour les professionnels et les organisations.
