Alors que la fabrication entre dans une nouvelle ère définie par l’automatisation basée sur l’IA, il est ’clair que le réseau n’est plus seulement une infrastructure, — il ’s’agit du système nerveux de l’usine moderne.

Dans un récent webinaire IDC avec NTT DATA et Cisco, Wired for intelligence  : Pour alimenter l’avenir de la fabrication avec des réseaux compatibles avec l’IA, nous avons discuté de notre vision de la façon dont les fabricants peuvent surmonter les défis de longue date et mettre à jour leurs architectures réseau pour libérer tout le potentiel de l’IA.

Un ensemble de défis de fabrication à multiples facettes

Pour préparer le terrain, nous avons décrit l’ensemble complexe de défis liés à la modernisation des opérations de fabrication.

En haut de la liste se trouve le fossé persistant entre les environnements TI et TO. Les systèmes informatiques sont conçus pour la flexibilité et l’échelle; les systèmes de TO priorisent le temps de disponibilité et le contrôle déterministe. Les fabricants sont souvent prudents à l’égard de la transition entre ces domaines, principalement en raison de préoccupations concernant le contrôle, les coûts et la sécurité plutôt que les limites techniques.

Les infrastructures existantes compliquent le problème. Les réseaux mal conçus et l’’équipement des installations existantes n’ont pas la bande passante, la latence et la résilience requises pour les charges de travail d’IA. Les flux vidéo, les signaux de contrôle et les données de télémétrie sont en concurrence pour la bande passante, la latence déterministe exigeante et les — capacités ’de transmission sans perte que les anciens réseaux ne peuvent pas offrir. À mesure que les systèmes de vision par IA et l’automatisation définie par logiciel deviennent plus répandus, la pression sur les réseaux s’intensifie.

L’occasion : Des réseaux prêts pour l’IA comme facilitateurs stratégiques

Malgré ces obstacles, l’occasion est immense. Avec des réseaux compatibles avec l’IA, les fabricants peuvent voir ce qui se passe dans leurs chaînes ’de production à tout moment, intégrer sans effort les données de la machine dans la surveillance et les prévisions, et déployer des contrôleurs logiques programmables virtuels (vPLC) — une façon flexible et rentable de contrôler les processus de production sans avoir besoin de matériel dédié.

Les réseaux modernes ne sont pas ’des conduits passifs de données. Ils prennent activement en charge les charges de travail d’IA à trois étapes critiques :

1. Acquisition de données à partir de capteurs, de machines et de systèmes de production
2. Formation et réglage du modèle, qui nécessitent une infrastructure à haut rendement et à faible temps d’attente
3. Inférence  : l’exécution en temps réel des modèles d’IA qui soutiennent la prise de décision et l’automatisation

En convergeant les TI et les TO en un réseau physique avec segmentation logique, les fabricants peuvent éliminer les coûts et la complexité tout en améliorant la performance et la sécurité. Cette convergence jette également les bases de technologies futures comme l’informatique quantique, qui exigera de nouvelles architectures de réseau et capacités de traitement.

La collaboration est le catalyseur

Un thème solide émergeant du webinaire est le besoin de collaboration interfonctionnelle. Pour déployer avec succès des réseaux prêts pour l’IA, les équipes informatiques doivent s’adapter aux exigences de temps d’arrêt nul des environnements de TO, tandis que les dirigeants de TO doivent adopter l’impératif de la transformation numérique.

Grâce à des partenariats stratégiques  qui combinent le matériel, les logiciels et les services avec une expertise approfondie de l’industrie, les fabricants peuvent moderniser de manière holistique et aligner les mises à niveau de l’infrastructure avec les résultats commerciaux et les réalités opérationnelles.

La sécurité au cœur de nos préoccupations IA comme facilitateur et défenseur

À mesure que les réseaux deviennent plus intelligents et interconnectés, les enjeux de cybersécurité augmentent. C’’est parce que la connexion des étages d’usine aux environnements informatiques et infonuagiques de l’entreprise élargit inévitablement la surface d’attaque.

La bonne nouvelle est que l’IA peut être déployée comme mécanisme de défense.

Des outils comme Cisco XDR et Splunk Enterprise Security utilisent l’IA pour ingérer la télémétrie dans tous les domaines et détecter et corriger les menaces en temps réel. Dans l’atelier, Cisco Cyber Vision regroupe le trafic des heures supplémentaires par machines individuelles. Cela facilite la segmentation précise de votre réseau, sans perturber les opérations. De plus, des innovations comme Cisco Hypershield intègrent la sécurité directement dans le matériel du réseau, permettant des pare-feu au niveau des ports et une analyse du trafic en temps réel.

Cette convergence entre le réseautage et la sécurité crée une infrastructure unifiée où la protection est intégrée et — non intégrée. Le résultat ? Les fabricants peuvent faire évoluer l’innovation sans compromettre la sécurité.

Des planchers d’usine à la préparation quantique : Une vision audacieuse pour l’avenir

Nous avons également passé du temps à explorer pourquoi l’évolutivité est une capacité essentielle à l’ère de l’IA. Les charges de travail de l’IA génèrent des flux de données massifs qui nécessitent que les réseaux évoluent dynamiquement vers le — haut ou vers le bas — sans interruption. L’orchestration au niveau infonuagique arrive toujours à maturité dans le secteur de la fabrication et elle ’devient un outil clé pour la gestion de l’infrastructure à grande échelle.

Et ’n’oublions pas que l’informatique quantique se profile à l’horizon. Bien qu’il promette des gains exponentiels en matière de puissance de traitement, il nécessitera de toutes nouvelles architectures de réseau.

C’est notre vision audacieuse pour l’avenir de l’industrie : les salles de serveurs d’usine évolueront en mini centres de données, équipés d’unités de traitement centrales (UC) et d’environnements GPU de haute capacité pour soutenir les charges de travail d’IA comme les systèmes de vision et les API virtuels. L’automatisation deviendra définie par logiciel, avec un déploiement ressemblant aux flux de travail DevOps. Cela permettra des mises à jour rapides sans que le matériel actualise — une capacité vitale pendant les perturbations de la chaîne d’approvisionnement.

Le coût de l’inaction

Les risques de retard sont réels. Les anciens systèmes limitent l’innovation et posent des menaces opérationnelles et de cybersécurité en raison d’un manque de soutien des fournisseurs et de correctifs de sécurité manquants. Les fabricants qui ne modernisent pas le risque de prendre du retard sur les concurrents qui numérisent leurs chaînes d’approvisionnement et intègrent l’IA dans toutes les facettes de la production.

L’’infrastructure d’aujourd’’hui ne sera pas adaptée à l’objectif. Donc, la modernisation n’’est pas seulement un avantage stratégique; c’’est un préalable à la viabilité future des affaires.

Cet article a été co-écrit par Ruben Lobo, directeur de la gestion des produits chez Cisco.

Regardez le webinaire complet pour obtenir plus de renseignements sur l’avenir passionnant des réseaux prêts pour l’IA.