Avec Gigamon Insights, l’éditeur américain introduit une application d’assistance intelligente, capable de contextualiser les alertes issues du réseau et de guider les actions correctives. Intégrée aux écosystèmes Elastic, Splunk et AWS, cette IA agentique a aussi pour but de pallier la pénurie d’analystes qualifiés, tout en renforçant la posture de sécurité et de conformité dans le cloud hybride.
À l’heure où les modèles de langage et les charges IA envahissent les infrastructures IT, la télémétrie réseau redevient un point d’ancrage critique. Gigamon, spécialiste de l’observabilité dite "approfondie", capitalise sur cette tendance avec le lancement de Gigamon Insights : une application IA qui propose une visibilité proactive et contextualisée aux équipes de sécurité, réseau et opérations IT. À travers une interface agentique intégrée aux outils existants (Elastic, Splunk, AWS), l’éditeur ambitionne de raccourcir le délai de remédiation et d’étendre la gouvernance dans un environnement cloud devenu plus opaque et plus mouvant.
Gigamon ne se contente pas de répliquer les mécaniques traditionnelles du monitoring. Le groupe défend une approche dite de « deep observability », définie comme la combinaison de données de trafic réseau (paquets, flux, métadonnées applicatives) et de télémétrie provenant de systèmes tiers, le tout analysé par des moteurs IA sur une architecture hybride. Cette fusion permet de détecter les comportements anormaux, même lorsque le trafic est chiffré ou lorsque les charges de travail (containers, LLM, microservices) évoluent dynamiquement.
Ce positionnement prend tout son sens face à l’émergence d’un nouveau risque mal maîtrisé : le Shadow AI. Selon Gigamon, un tiers des organisations ont vu leur trafic réseau doubler sous l’effet des outils GenAI et LLM utilisés dans les flux métier… parfois sans validation de la DSI. Gigamon introduit à cet effet la capacité AI Traffic Intelligence, qui identifie les échanges liés à des modèles IA, y compris lorsqu’ils sont invisibles aux outils classiques, permettant ainsi de limiter les fuites de données ou les usages non conformes.
Un assistant IA intégré aux workflows métiers existants
Au cœur de Gigamon Insights, on retrouve une interface agentique capable de comprendre des requêtes en langage naturel et d’y répondre dans un contexte métier précis. Cette interface s’appuie sur des invites prédéfinies ou personnalisables, et délivre des analyses enrichies par la couche Gigamon Application Metadata Intelligence (AMI), qui alimente la plateforme avec des métadonnées issues des flux réseau.
L’utilisateur peut, depuis Elastic, Splunk ou AWS, poser une question du type « Quelles communications internes contournent nos règles de microsegmentation ? » ou « Quel est l’impact d’un certificat expiré sur nos performances applicatives ? ». L’assistant délivre alors des aperçus, accompagnés de recommandations d’action. L’architecture IA est pensée pour s’adapter à l’existant : modèles LLM internes ou tiers, hébergement local ou cloud, contrôle complet sur les données critiques.
Des gains opérationnels mesurables sur l’ensemble du cycle incident
L’objectif affiché est double : réduire le MTTR (temps moyen de résolution) et redonner du temps aux analystes pour se concentrer sur des tâches à plus forte valeur. Parmi les bénéfices attendus figurent la détection plus rapide des mouvements latéraux, la validation des politiques Zero Trust, la remédiation automatisée en environnement cloud hybride ou encore la correction proactive de défauts de conformité (chiffrement faible, certificats expirés).
En complément, Gigamon déploie un second assistant IA, GigaVUE-FM Copilot, intégré à son Fabric Manager. Ce copilote opérationnel assiste les administrateurs dans la configuration, le dépannage, la gestion documentaire et les procédures de montée en charge. L’ensemble est conçu pour limiter les sollicitations de niveau 3 et industrialiser l’exploitation des capacités d’observabilité avancée.
Vers une sécurité proactive des environnements pilotés par IA
Alors que les entreprises multiplient les déploiements de modèles IA en production, la complexité des infrastructures et la pénurie de profils qualifiés obligent à automatiser l’analyse. Gigamon entend ainsi repositionner le réseau comme socle de confiance et canal privilégié de détection. En croisant les métadonnées réseau et les capacités des grands modèles, l’éditeur propose un nouvel équilibre entre supervision humaine, IA explicable et orchestrateurs automatisés.
Disponible en préversion dès septembre et annoncé en disponibilité générale pour la fin 2025, Gigamon Insights pourrait devenir l’une des premières briques d’une observabilité cognitive distribuée, où chaque couche, réseau, application, sécurité, devient agentifiable. Une tendance appelée à structurer les outils de supervision dans les années à venir, sous le double prisme de la résilience et de la gouvernabilité.
