L’industrie du câble déploie rapidement des réseaux DOCSIS 4.0. Cette nouvelle norme présente des défis multiformes affectant le personnel, les procédures et la technologie. Les opérateurs multi-systèmes (MSO) sont confrontés à des décisions complexes en matière de planification de la capacité, de maintenance continue et de dépannage entre les réseaux d’accès et les réseaux centraux. Tout cela en s’efforçant continuellement d’améliorer l’expérience client final. L’IA générative offre aux MSO une plateforme pour rationaliser ce processus. Voyons comment.
Améliorer les bases de connaissances avec une segmentation avancée
La planification de la capacité du réseau implique de prendre des décisions cruciales : quand diviser les nœuds, comment allouer le spectre et trouver l’équilibre optimal entre la bande passante montante et descendante. Les équipes d’ingénierie doivent interpréter une documentation vaste et fragmentée (spécifications de l’industrie, manuels d’équipement des fournisseurs et guides internes) pour extraire des informations et appliquer une expertise technique pour prendre des décisions prospectives.
Les centres d’opérations réseau (NOC) gèrent des quantités massives de données de télémétrie, d’alarmes et de mesures de performance, nécessitant un diagnostic rapide des anomalies. L’évolution des systèmes de terminaison de modem câble virtuels (vCMTS) intensifiera encore les volumes de télémétrie, avec des flux de données continus à des intervalles de quelques secondes seulement. Cela contraste fortement avec l’interrogation SNMP (Simple Network Management Protocol) traditionnelle, qui peut être aussi peu fréquente que toutes les 15 à 30 minutes.
Tous les ingénieurs NOC ne possèdent pas une expertise approfondie de DOCSIS 4.0. La nécessité de rechercher des procédures de dépannage peut ralentir l’adoption et entraver le support continu. Des expériences utilisant des grands modèles de langage (LLM) génériques et largement disponibles pour répondre à des questions spécifiques à un domaine, telles que la planification de la capacité DOCSIS, ont montré des résultats peu fiables. Ces modèles confondent souvent les normes européennes et nord-américaines, fournissant des conseils contradictoires ou incorrects.
L’une des applications les plus immédiates de l’IA générative est la création d’assistants intelligents pour consulter des ressources spécifiques à un domaine. Cela inclut les spécifications DOCSIS de CableLabs, les livres blancs et les guides d’ingénierie internes. Grâce à Amazon Bedrock, les MSO peuvent rapidement mettre à l’échelle leurs assistants prototypes en production pour des tâches telles que la récupération, la synthèse et les questions-réponses. Les exemples incluent la détermination du moment de la division des nœuds, l’allocation des canaux et des largeurs, l’interprétation des mesures de qualité du signal ou la collecte des exigences de sécurité sur les modems câble et les CMTS.
Cependant, l’efficacité de ces assistants dépend de plusieurs facteurs au-delà des simples données. Le prétraitement des données, la sélection de la bonne stratégie de segmentation et la mise en œuvre de garde-fous pour la gouvernance sont cruciaux.
Prétraitement des données
Il est essentiel de reconnaître que même des éléments apparemment bénins peuvent avoir un impact sur la qualité des résultats de recherche. Par exemple, la présence d’en-têtes et de pieds de page distincts sur chaque page des spécifications DOCSIS 4.0 et d’autres sources de données peut contaminer le contexte de recherche. Une simple étape pour supprimer ces informations supplémentaires a démontré une amélioration significative de la qualité des résultats. Le prétraitement des données n’est donc pas une solution unique, mais plutôt une approche évolutive adaptée aux caractéristiques spécifiques de chaque source de données.
Stratégie de segmentation
La segmentation est essentielle pour décomposer les grands documents en morceaux plus petits et gérables qui s’inscrivent dans la fenêtre contextuelle des systèmes d’IA générative. Cela permet un traitement plus efficace et plus rapide de l’information. Elle garantit également la récupération de contenu très pertinent, réduit le bruit, améliore la vitesse de récupération et apporte un contexte plus pertinent dans le cadre du processus RAG.
La taille et la méthode de segmentation idéales sont fortement influencées par le domaine, le contenu, les modèles de requête et les contraintes du LLM. Pour les spécifications techniques DOCSIS 4.0, plusieurs méthodes de segmentation peuvent être envisagées, chacune avec ses propres avantages et limitations :
Segmentation de taille fixe : Il s’agit de l’approche la plus simple, divisant le contenu en morceaux d’une taille prédéterminée (par exemple, 512 jetons par morceau). Elle comprend un pourcentage de chevauchement configurable pour maintenir la continuité. Bien qu’elle offre des tailles de morceaux prévisibles (et des coûts), elle peut diviser le contenu au milieu d’une phrase ou séparer des informations connexes. Cette méthode est utile pour les données uniformes avec une conscience contextuelle limitée et des coûts faibles prévisibles.
Segmentation par défaut : Cette méthode divise le contenu en morceaux d’environ 300 jetons tout en respectant les limites des phrases. Elle garantit que les phrases restent intactes, ce qui rend le traitement du texte plus naturel. Cependant, elle offre un contrôle limité sur la taille des morceaux et la préservation du contexte. Elle fonctionne bien pour le traitement de texte de base où les phrases complètes sont importantes, mais les relations de contenu sophistiquées sont moins critiques.
Segmentation hiérarchique : Cette approche structurée établit des relations parent-enfant au sein du contenu. Lors de la récupération, le système récupère initialement les morceaux enfants, mais les remplace par des morceaux parents plus larges pour fournir au modèle un contexte plus complet. Cette méthode excelle dans le maintien de la structure du document et la préservation des relations contextuelles. Elle fonctionne mieux avec un contenu bien structuré, comme la documentation technique.
Segmentation sémantique : Cette méthode divise le texte en fonction du sens et des relations contextuelles. Elle utilise un tampon qui prend en compte le texte environnant pour maintenir le contexte. Bien qu’elle soit plus exigeante en termes de calcul, elle excelle dans le maintien de la cohérence des concepts connexes et de leurs relations. Cette approche convient au contenu en langage naturel, comme les transcriptions de conversations, où les informations connexes peuvent être dispersées.
Pour la documentation DOCSIS, avec ses sections, sous-sections et relations parent-enfant clairement définies, la segmentation hiérarchique s’avère être la plus appropriée. La capacité de cette méthode à conserver ensemble les spécifications techniques connexes tout en préservant leur relation avec des sections plus larges est particulièrement précieuse pour comprendre les spécifications complexes de DOCSIS 4.0. Cependant, la taille plus importante des morceaux parents peut entraîner des coûts plus élevés. Il est important d’effectuer une validation approfondie pour vos données spécifiques, en utilisant des outils tels que l’évaluation RAG et les capacités LLM-as-a-judge.
Création d’agents IA pour DOCSIS 4.0
Un agent IA, tel que défini par Peter Norvig et Stuart Russell, est une entité artificielle capable de percevoir son environnement, de prendre des décisions et d’agir. Pour le framework DOCSIS 4.0 Intelligence, le concept d’agent IA est adapté en tant qu’entité autonome intelligente globale. Ce framework agentique peut planifier, raisonner et agir, avec un accès à une base de connaissances DOCSIS organisée et des garde-fous pour protéger l’orchestration intelligente.
Des expériences ont montré que l’invite de chaîne de pensée zero-shot d’un LLM pour des questions spécifiques à un domaine, telles que les calculs de capacité réseau DOCSIS, peut conduire à des résultats inexacts. Différents LLM peuvent utiliser par défaut différentes normes (européennes ou américaines), soulignant la nécessité d’une approche plus déterministe.
Pour résoudre ce problème, un agent IA DOCSIS peut être construit à l’aide d’Amazon Bedrock Agents. Un agent est alimenté par un ou plusieurs LLM et comprend des groupes d’actions, des bases de connaissances et des instructions (invites). Il détermine les actions en fonction des entrées de l’utilisateur et répond avec des réponses pertinentes.
Construction d’un agent IA DOCSIS
Voici une ventilation des éléments constitutifs :
Modèle de fondation : La première étape consiste à sélectionner un modèle de fondation (FM) que l’agent utilisera pour interpréter les entrées et les invites de l’utilisateur. Amazon Nova Pro 1.0 peut être un choix approprié parmi la gamme de FM de pointe disponibles dans Amazon Bedrock.
Instructions : Des instructions claires sont cruciales pour définir ce que l’agent est conçu pour faire. Des invites avancées permettent une personnalisation à chaque étape de l’orchestration, y compris l’utilisation de fonctions AWS Lambda pour analyser les sorties.
Groupes d’actions : Les groupes d’actions sont constitués d’actions, qui sont des outils qui mettent en œuvre une logique métier spécifique. Pour calculer la capacité DOCSIS 4.0, une fonction Lambda déterministe peut être écrite pour prendre des paramètres d’entrée et effectuer le calcul sur la base d’une formule définie.
Détails de la fonction : Les détails de la fonction (ou un schéma d’API compatible Open API 3.0) doivent être définis. Par exemple, le plan de fréquences peut être marqué comme un paramètre nécessaire, tandis que les paramètres en aval ou en amont peuvent être facultatifs.
L’exécution de l’agent IA est gérée par l’opération d’API InvokeAgent, qui comprend trois étapes principales : le prétraitement, l’orchestration et le post-traitement. L’étape d’orchestration est le cœur du fonctionnement de l’agent :
Entrée utilisateur : Un utilisateur autorisé lance l’assistant IA.
Interprétation et raisonnement : L’agent IA interprète l’entrée à l’aide du FM et génère une justification pour l’étape suivante.
Invocation du groupe d’actions : L’agent détermine le groupe d’actions applicable ou interroge la base de connaissances.
Passage de paramètres : Si une action doit être invoquée, l’agent envoie les paramètres à la fonction Lambda configurée.
Réponse de la fonction Lambda : La fonction Lambda renvoie la réponse à l’API Agent appelante.
Génération d’observation : L’agent génère une observation à partir de l’invocation d’une action ou de la synthèse des résultats de la base de connaissances.
Itération : L’agent utilise l’observation pour augmenter l’invite de base, qui est ensuite réinterprétée par le FM. Cette boucle continue jusqu’à ce qu’une réponse soit renvoyée à l’utilisateur ou que des informations supplémentaires soient demandées.
Augmentation de l’invite de base : Pendant l’orchestration, le modèle d’invite de base est augmenté avec les instructions de l’agent, les groupes d’actions et les bases de connaissances. Le FM prédit ensuite les meilleures étapes pour répondre à l’entrée de l’utilisateur.
En mettant en œuvre ces étapes, un agent IA DOCSIS peut être créé, capable d’invoquer un outil pour calculer la capacité DOCSIS à l’aide d’une formule définie. Dans les scénarios pratiques, plusieurs agents peuvent travailler ensemble sur des tâches complexes, en utilisant des bases de connaissances partagées.
Établir des garde-fous pour une IA responsable
Un aspect crucial de toute implémentation d’IA est d’assurer une utilisation responsable et éthique. Dans le cadre d’une stratégie d’IA responsable robuste, des garanties doivent être mises en œuvre dès le départ. Pour offrir des expériences utilisateur pertinentes et sûres, alignées sur les politiques organisationnelles d’un MSO, les garde-fous Amazon Bedrock peuvent être employés.
Les garde-fous Bedrock permettent de définir des politiques pour évaluer les entrées des utilisateurs. Il s’agit notamment d’évaluations indépendantes du modèle à l’aide de vérifications de mise à la terre contextuelles, du blocage des sujets refusés avec des filtres de contenu, du blocage ou de la suppression des informations personnelles identifiables (PII) et de la garantie que les réponses respectent les politiques configurées.
Par exemple, certaines actions, comme la manipulation de configurations réseau sensibles, peuvent devoir être restreintes pour des rôles d’utilisateur spécifiques, tels que les agents de centre d’appels de première ligne.
Exemple : Prévention des modifications de configuration non autorisées
Prenons un scénario où un nouvel ingénieur de support tente de désactiver le filtrage MAC sur le modem d’un abonné à des fins de dépannage. La désactivation du filtrage des adresses MAC présente un risque de sécurité, permettant potentiellement un accès non autorisé au réseau. Un garde-fou Bedrock peut être configuré pour refuser de telles modifications sensibles et renvoyer un message configuré à l’utilisateur.
Exemple : Protection des informations sensibles
Un autre exemple concerne le traitement d’informations sensibles telles que les adresses MAC. Si un utilisateur saisit accidentellement une adresse MAC dans l’invite de discussion, un garde-fou Bedrock peut identifier ce modèle, bloquer l’invite et renvoyer un message prédéfini. Cela empêche l’invite d’atteindre le LLM, garantissant que les données sensibles ne sont pas traitées de manière inappropriée. Vous pouvez également utiliser une expression régulière pour définir des modèles qu’un garde-fou doit reconnaître et sur lesquels il doit agir.
Les garde-fous Bedrock offrent une approche cohérente et standardisée des protections de sécurité sur différents FM. Ils offrent des fonctionnalités avancées telles que des vérifications de mise à la terre contextuelles et des vérifications de raisonnement automatisées (IA symbolique) pour garantir que les sorties sont conformes aux faits connus et ne sont pas basées sur des données fabriquées ou incohérentes.
La voie à suivre : Adopter l’IA pour DOCSIS 4.0 et au-delà
La transition vers DOCSIS 4.0 est un moment critique pour les câblo-opérateurs. L’IA peut considérablement accélérer ce processus. Une mise en œuvre efficace de l’IA ne nécessite pas nécessairement de frameworks complexes ou de bibliothèques spécialisées. Une approche directe et progressive est souvent plus efficace :
Commencer simplement : Commencez par améliorer les implémentations RAG fondamentales pour stimuler la productivité des employés, en vous concentrant sur les cas d’utilisation spécifiques à l’industrie et au domaine.
Avancer progressivement : Progressez vers des modèles agentiques pour la prise de décision automatisée et la gestion de tâches complexes.
En intégrant des bases de connaissances, des agents IA et des garde-fous robustes, les MSO peuvent créer des applications d’IA sécurisées, efficaces et prêtes pour l’avenir. Cela leur permettra de suivre le rythme des avancées de DOCSIS 4.0 et de la technologie du câble.
La transformation numérique de l’industrie du câble s’accélère et l’intégration de l’IA devient un impératif concurrentiel. Les opérateurs qui adoptent ces technologies sont mieux placés pour offrir une qualité de service supérieure, optimiser les performances du réseau et améliorer l’efficacité opérationnelle. Cette approche collaborative, combinant l’IA et l’expertise humaine, créera des réseaux plus résilients, efficaces et intelligents pour l’avenir.