Nous avons déjà vu ce film. Internet, les logiciels-services (SaaS), le nuage, la mobilité : chaque vague de transformation numérique apporte son lot de nouvelles complexités, de nouvelles dépendances et de nouveaux défis dans la façon dont nous offrons et assurons des expériences des utilisateurs exceptionnelles. Et à chaque fois, nous nous sommes adaptés, en apprenant à gérer ce que nous ne pouvions pas contrôler, à voir et à comprendre ce que nous ne possédions pas, et à optimiser les résultats que nous ne pouvions pas toujours prévoir.
Nous assistons aujourd’hui à un autre changement transformateur entraîné par les agents d'intelligence artificielle : des entités numériques autonomes qui fonctionnent, prennent des décisions et exécutent des transactions de manière indépendante. Ce n’est pas seulement une nouvelle charge de travail; il s’agit d’un changement fondamental dans le fonctionnement, l’interaction et la valeur des systèmes numériques.
Chez Cisco ThousandEyes, notre mission a toujours été d’assurer des expériences numériques exceptionnelles à tous les utilisateurs en offrant une résilience numérique dans tous les domaines d’expérience connectée, propriétaire ou non. Comme les interactions à la vitesse de la machine redéfinissent la connectivité, l’assurance de bout en bout n’est plus seulement une meilleure pratique. Elle devient un impératif commercial.
Redéfinir les expériences exceptionnelles à l’ère des systèmes d’agents d’intelligence artificielle
J’utilise ChatGPT presque quotidiennement et j’ai pris l’habitude d’attendre une réponse. Je ne recherche pas tant la vitesse, mais plutôt la qualité et la fiabilité de la réponse. Ce changement est important.
Traditionnellement, la performance du réseau se mesurait à la vitesse et à la disponibilité pour des modèles d’utilisation prévisibles et axés sur l’humain. Mais alors que les agents d’intelligence artificielle deviennent des utilisateurs principaux, en exécutant des décisions à la vitesse de la machine, nous devons redéfinir ce qui constitue une expérience exceptionnelle. La question n’est pas seulement « à quelle vitesse? » mais « à quel point est-ce fiable, précis et digne de confiance? »
Contrairement au trafic généré par l’humain, les agents d’intelligence artificielle lancent des rafales rapides d’appels API, associent les données de plusieurs sources et exécutent des processus complexes en quelques millisecondes. Imaginez un seul agent d’intelligence artificielle réservant un voyage : il pourrait simultanément interroger les API de vols, les bases de données des hôtels, les services météorologiques et les processeurs de paiement, chaque dépendance étant essentielle à la transaction.
Lorsqu’un agent rencontre un problème, il peut déclencher un effet en succession sur les autres agents, ce qui se traduit par de mauvaises réponses ou des attentes non satisfaites. Un retard d’une milliseconde ou des données corrompues peut interrompre les activités lorsque des agents d’intelligence artificielle sont en poste.
Les agents d’intelligence artificielle se précisent, évoluent et interagissent en temps réel pour créer une toile vivante de dépendances dynamiques qui remettent en question la gestion traditionnelle des réseaux. Cela soulève une question cruciale : quelles sont les attentes en matière de niveau de service (SLE) pour les systèmes d’agent à agent? Bien que les contrats conventionnels de niveau de service (SLA) demeurent importants, comme la disponibilité et la latence, les SLE ajoutent une nouvelle dimension : elles mesurent si les flux de travail se terminent bien, si les données sont valides et si toutes les dépendances répondent correctement. En substance, l’agent a-t-il atteint le résultat commercial prévu?
Même les perturbations mineures peuvent se répercuter en succession avec les processus automatisés et finir par avoir une incidence commerciale importante. Pour que la qualité de service corresponde à la criticité des flux de travail axés sur les agents, chaque maillon de la chaîne de services doit être observable et gérable, même lorsque ces chaînes évoluent de façon dynamique en réponse à la logique de l’agent et aux facteurs externes. La réussite se mesurera de plus en plus à l’exécution fiable de flux de travail harmonisés avec l’intention commerciale, et pas seulement au débit brut ou à la latence.
Naviguer de dépendances en dépendances
Les systèmes conventionnels fonctionnent selon des relations prévisibles : le service A appelle le service B dans un ordre connu. Les agents d’intelligence artificielle créent des relations dynamiques et dépendantes du contexte qui changent avec chaque tâche, produisant des dépendances d'infrastructure non déterministes et des modes de défaillance imprévisibles.
Voici le défi : vous ne vous contentez pas d’assumer une dépendance à l’égard d’un fournisseur; vous êtes également exposé aux dépendances des fournisseurs. Ces dépendances évoluent constamment, car les fournisseurs adaptent leur infrastructure pour suivre le rythme de l’innovation sur le marché. Un changement sur plusieurs niveaux en aval peut se faire sentir et avoir une incidence sur l’expérience numérique.
Le contexte est primordial : de haut en bas, de bout en bout
Offrir des expériences exceptionnelles dans un monde d'agents demande de comprendre le contexte, non seulement de bout en bout de la chaîne de services, mais aussi de haut en bas à chaque couche de la pile.
Cela reflète les défis que nous avons déjà abordés avec les applications distribuées. Compte tenu de la prolifération des agents agissant en notre nom, il est inévitable que ces agents soient intégrés aux cadres Zero Trust. Mais voici le défi opérationnel : alors que les équipes de NetOps, d'opération de sécurité et de DevOps travaillent sur des systèmes complexes (création d’agents, application de politiques de sécurité ou promotion des mises à jour), la livraison finale de l’expérience numérique reste une responsabilité de bout en bout.
Lorsque vous constatez une dégradation du rendement, vous devez comprendre si cela est responsable de la génération d’un nouvel agent sans politiques de sécurité appropriées, de la modification des politiques de sécurité qui ont bloqué une action attendue, de l’échec d’une dépendance en aval ou de la dégradation des conditions du réseau. Vous avez besoin de contexte.
Assurance de bout en bout à l’ère de l’intelligence artificielle permanente
Nos clients utilisent depuis longtemps Cisco ThousandEyes pour superviser les transactions de bout en bout afin de garantir la connectivité et des expériences numériques exceptionnelles. Nous devons maintenant élargir notre réflexion sur les transactions. Les humains ne sont plus les seuls à parler aux machines. Maintenant, nous devons tenir compte des agents qui communiquent avec d’autres agents au niveau des réseaux que nous ne contrôlons pas, ainsi que des agents qui s’appuient sur des serveurs MCP (Model Context Protocol) externes pour les outils et le contexte.
Imaginez le suivi distribué, mais pour les systèmes multi-agents. Non seulement en suivant le parcours d’un utilisateur dans le cadre d'une application, mais en comprenant comment les agents interagissent, notamment s'agissant du comportement du réseau, de la synchronisation des appels d’outils et des mesures d'infrastructure.
C’est ici que l’approche intégrée de Cisco offre une valeur ajoutée. Des innovations récentes comme le entre Cisco ThousandEyes et Splunk démontre comment nous assurons les expériences des utilisateurs de bout en bout. À mesure que les systèmes gérés par des agents deviennent plus répandus, cette capacité devra s’étendre à la compréhension des appels d’agent à agent et des dépendances des tiers.
Cisco est particulièrement bien placé pour offrir cela, non pas en tant que solutions ponctuelles qui se chevauchent, mais en tant que résilience numérique intégrée qui s’adapte à mesure que les architectures d’agents évoluent.
Chez Cisco ThousandEyes, nous nous engageons à aider nos clients à prospérer dans cette nouvelle ère, car la résilience numérique signifie désormais l’assurance de bout en bout pour un monde où le réseau ne dort jamais, les agents ne s’arrêtent jamais et chaque interaction compte.