L’ingénieur réseau d’aujourd’hui et de demain devient un architecte-développeur qui opère dans l’hybride et dirige des systèmes autonomes. L’ère du switching et du routing exclusifs est révolue.
Selon la vision de Cisco, l’expertise critique se décompose en un 💯% de Compétences qui redéfinit le rôle, faisant de l’Automatisation, du Cloud et de l’IA non pas des bonus, mais des exigences.
1. La Nouvelle Répartition des Compétences Critiques (Le 100%)
Le rôle professionnel est désormais une synthèse de cinq domaines. L’ingénieur doit maîtriser les API, les plateformes Cloud et les principes de l’Intelligence Artificielle pour exceller.
50% | Le Socle Incontournable : Réseau & Sécurité de Base
Le savoir-faire fondamental reste la base de l’expertise. C’est le socle stable nécessaire pour assurer la fiabilité de toute l’infrastructure. Sans cette fondation, aucune automatisation ne peut être déployée en toute sécurité.
20% | La Maîtrise du Code : L’Automatisation et DevNet
C’est ici que l’ingénieur réseau se mue en développeur. Il ne s’agit plus de cliquer, mais de coder.
- Le virage DevNet (Automation) : L’ingénieur doit maîtriser l’utilisation des API (REST notamment) pour interagir avec les plateformes Cisco (Nexus, Catalyst, Meraki, etc.) et les orchestrateurs.
- Infrastructure as Code (IaC) : La capacité à déployer, configurer et gérer des pans entiers du réseau par des scripts et des outils d’automatisation est devenue un prérequis pour l’efficacité.
20% | L’Hybridation Indispensable : Cloud et Sécurité
Le réseau ne s’arrête plus au data center local. L’expertise doit s’étendre aux environnements hybrides et multi-Cloud. Ce pilier demande de maîtriser les architectures Cloud, leurs spécificités réseau et, surtout, les pratiques de sécurité pour des données et des applications distribuées.
10% | La Prochaine Frontière : L’IA et l’AIOps
Ce dernier segment transforme l’ingénieur en un directeur de systèmes autonomes.
- Délégation à l’IA : L’objectif est de déléguer les tâches répétitives (surveillance, analyse de logs, diagnostic de panne) à l’IA (AIOps). L’ingénieur se concentre alors sur l’architecture et la stratégie.
- Maîtrise de l’Infrastructure IA : La formation doit couvrir les fondamentaux de l’IA (y compris l’IA Générative), la façon dont les clusters Machine Learning interagissent avec l’infrastructure réseau, et comment administrer la gouvernance et le monitoring de ces charges de travail (via des outils comme le Cisco Nexus Dashboard Insights).
2. Accélérer la Transition : Les Formations Ciblées
Face à cette évolution, les certifications classiques ne suffisent plus. Il est urgent d’intégrer les compétences de l’IA et de l’Automatisation.
Learneo Formations & Services IT, partenaire clé de l’écosystème Cisco, a structuré son offre pour combler ces nouveaux écarts de compétences :
- Pour l’IA (Le 10%) : La formation officielle AI Solutions on Cisco Infrastructure (DCAIE) est le point d’entrée essentiel. Elle prépare les ingénieurs à déployer, migrer et opérer des solutions IA sur l’infrastructure Cisco Data Center.
- Pour l’Automatisation (Le 20%) : Des formations comme DEVASC (Développement d’applications et automatisation des flux de travail à l’aide des plateformes Cisco) sont cruciales pour mettre en œuvre des flux de travail au sein des infrastructures réseau, de sécurité, de collaboration et de calcul et valider ainsi votre expertise de l’automatisation réseau.
Votre futur est un “100% Compétences” : rapprochez-vous d’un expert de la formation pour séquencer votre montée en compétence vers l’IA, le Cloud et l’Automatisation, et transformez-vous en l’architecte-développeur que le marché de l’IT attend.
