L’informatique Cloud est la première priorité en matière de formation continue
Que vous construisiez quelque chose de simple ou que vous transformiez une entreprise, le cloud computing n’est pas facultatif, c’est une infrastructure. Il influe sur la manière dont vos équipes construisent, testent et adaptent tout. Et en 2026, il ne ralentira pas. Selon le dernier Tech Forecast de Pluralsight, plus de 1 500 leaders et experts de la technologie ont confirmé ce que la plupart d’entre nous savaient déjà : le cloud est là où se trouve le véritable élan. Les cadres ont identifié l’informatique Cloud comme le principal domaine de croissance pour leur entreprise. Les professionnels de la technologie l’ont classé au deuxième rang des domaines les plus importants à perfectionner. Les chiffres le confirment : sur un bassin de 2,9 millions d’apprenants actifs, c’est l’informatique Cloud, et non l’IA, qui a été le centre d’intérêt numéro un cette année.
Cela vous indique deux choses. Premièrement, le cloud n’est plus un sujet sur lequel les ingénieurs travaillent en vase clos. Il affecte les marges, la vitesse de commercialisation, la logistique et les cycles d’innovation. Deuxièmement, le secteur s’aligne sur des plateformes spécifiques, principalement AWS et Azure. Si vous êtes à la tête de la stratégie produit ou technique d’une entreprise, chercher à obtenir les certifications AWS Certified Cloud Practitioner ou Azure Fundamentals n’est pas seulement un exercice de formation, c’est un investissement dans les capacités. Ces programmes offrent des parcours structurés et permettent à vos équipes de travailler dans des environnements simulés. Cela signifie moins de risques et plus de confiance.
Pour les talents en début de carrière, l’accent devrait être mis sur les blocs de construction de l’infrastructure, Linux, Docker, Terraform, Python. Pour les postes de direction, donnez la priorité aux candidats ayant une connaissance approfondie des réseaux et une expérience des plateformes au niveau de l’entreprise. Selon Jacob Lyman, ingénieur MLOps senior chez Duke Energy Corporation et auteur Pluralsight, ces compétences constituent une base essentielle au sein des systèmes de cloud AWS. Il cite directement Git, Ansible et la mise en réseau avancée comme des compétences essentielles.
En résumé : le cloud n’est pas un département, c’est la couche de base opérationnelle de votre entreprise. Il n’est pas facultatif de faire les bons choix, tant sur le plan technique que stratégique. C’est là que l’évolutivité, la sécurité et la rapidité se décident.
Les serveurs MCP apparaissent comme un outil essentiel pour les systèmes d’IA agentique.
Il existe un protocole dont vous entendrez bientôt parler, Model Context Protocol (MCP). Il n’est pas aussi largement discuté que le cloud ou Python, mais il le sera. Les serveurs MCP permettent aux systèmes d’IA, en particulier aux grands modèles de langage, d’interagir directement avec d’autres outils, bases de données, API et systèmes logiciels. Cela signifie que nous passerons de l’IA générant des résultats à l’IA agissant de manière indépendante sur la base de ces résultats. C’est ce que l’on entend par « IA agentique ».
Alors que nous passons à cette architecture, il convient de noter une chose : nous ne nous contentons pas d’accroître l’efficacité des logiciels, nous changeons complètement la manière dont l’IA est intégrée dans les piles de produits réels. Selon James Willett, auteur de Pluralsight et expert en IA et en architecture logicielle, le MCP, associé à des SDK d’IA normalisés, jette les bases d’écosystèmes intelligents, pilotés par des agents. Ceux-ci permettront aux modèles de gérer les flux de travail de manière autonome tout en maintenant l’interopérabilité des systèmes. Cela va changer la façon dont les décisions sont prises et exécutées au sein des plateformes d’entreprise.
Il n’y a pas de tests de compétences formels pour le MCP à l’heure actuelle, mais c’est temporaire. Les premiers utilisateurs doivent développer leurs connaissances en interne et mener de petits projets pilotes. Pluralsight propose déjà un parcours d’apprentissage couvrant les principes fondamentaux de FastMCP et des environnements de laboratoire pratiques. C’est le signe qu’il ne s’agit pas d’un battage médiatique, mais bien d’un stade précoce de maturité de l’infrastructure.
Si vous êtes un décideur, prêtez attention à l’intersection entre le MCP et l’investissement dans l’IA. Il est essentiel d’intégrer efficacement les MCP à vos données et systèmes, car c’est de là que viendra la majeure partie du retour sur investissement de l’IA. L’inaction dans ce domaine pourrait mettre votre stratégie numérique à la traîne dans un délai très court.
La cybersécurité, en particulier dans les domaines de l’IA et du cloud, est primordiale
La surface d’attaque s’étend. Chaque mise en œuvre de l’IA, chaque migration vers le cloud et chaque point de terminaison distant introduit dans votre écosystème augmente l’exposition. En 2026, la cybersécurité n’est pas seulement importante, c’est une infrastructure critique. Dans le dernier Tech Skills Report de Pluralsight, la cybersécurité est arrivée en tête de la liste des compétences prioritaires pour les professionnels de la technologie et a été classée deuxième domaine le plus important pour la croissance des entreprises par les cadres. Cette priorité reflète à la fois les pressions internes et les menaces externes.
Aucune organisation n’est à l’abri des attaques alimentées par l’IAAucune organisation n’est à l’abri d’une attaque par l’IA, d’une fraude d’identité ou de vulnérabilités de tiers dans les chaînes d’approvisionnement distribuées. Les cadres réglementaires poussent les entreprises à agir rapidement, mais le rythme des risques s’accélère encore plus. Christopher Rees, Principal AI Strategist chez Unisys et expert en cybersécurité chez Pluralsight, souligne la complexité à laquelle les dirigeants sont désormais confrontés : combiner l’éducation, la montée en compétences et les défenses opérationnelles pour protéger à la fois les environnements IT et OT (Operational Technology).
Au niveau tactique, les lacunes se creusent en matière de sécurité de l’IA et de défense du cloud. Les professionnels ont besoin de compétences spécialisées qui évoluent avec le paysage des menaces. Pluralsight propose actuellement 26 tests de QI sur les compétences en cybersécurité couvrant la réponse aux incidents, la sécurité OT, le codage sécurisé et l’architecture. Pour les menaces spécifiques au cloud, le parcours « Cloud Security », développé par Alexander Shafe et Chris Jackson, renforce la sensibilisation de base à la détection et à la prévention des brèches dans les déploiements natifs du cloud. Pour ceux qui travaillent avec l’IA, le cours « Cybersécurité et intelligence artificielle » et le parcours « Generative AI for Security Professionals » offrent des perspectives de haut niveau et une profondeur technique.
Les dirigeants de la C-suite doivent adopter une stratégie de sécurité plus intégrée. Sans cela, les investissements dans l’IA et le cloud restent vulnérables, et le risque de conformité augmente. La formation n’est plus optionnelle. La demande de talents est réelle, mais le besoin de développement interne l’est tout autant. Investir dans la montée en compétence interfonctionnelle permet de réduire les délais de réponse aux incidents, de soutenir une gestion proactive de la posture et d’ajouter de la résilience là où l’automatisation seule ne suffit pas.
SQL reste une compétence fondamentale et de plus en plus vitale dans la gestion des données.
Le langage SQL est pertinent depuis des décennies, mais sa valeur n’a pas diminué et, en fait, elle augmente. En 2025, l’intérêt pour l’apprentissage du langage SQL a augmenté de 27 %, selon les données d’utilisation de Pluralsight. Il s’agit d’un changement important. Le langage SQL sous-tend les analyses, alimente les rapports et permet de prendre des décisions en matière d’infrastructure dans presque tous les secteurs. Il est également intégré dans le tissu de toutes les grandes plateformes cloud et étroitement intégré aux services sur lesquels les entreprises s’appuient pour les opérations de données stratégiques.
Pour les dirigeants qui cherchent à constituer des équipes de données solides, cette tendance est importante. SQL n’est pas seulement un langage d’interrogation de base, c’est une capacité qui relie l’intelligence économique aux choix de produits, aux performances marketing, au comportement des clients et à la logistique. Lorsque les employés peuvent accéder rapidement à des données structurées et les manipuler, l’organisation gagne en rapidité et en contexte dans la prise de décision.
Mike McQuillan, responsable des technologies de l’information chez Halls et auteur de Pluralsight, note que SQL constitue l’épine dorsale technique d’une réflexion architecturale plus large. Il souligne la nécessité de disposer de principes fondamentaux de conception de bases de données, de la capacité de travailler avec différents paradigmes (du SGBDR au NoSQL) et d’une solide compréhension de la manière dont les systèmes N-tiers et les API interagissent. Il ne s’agit pas de connaissances théoriques, mais de fonctionnalités pratiques et quotidiennes dont vos équipes ont besoin pour construire des systèmes évolutifs.
Pluralsight propose 14 évaluations SQL, y compris les bases et les variantes avancées pour PostgreSQL, MongoDB et d’autres. Le point d’entrée est le test « SQL Essentials », mais des pistes plus spécialisées existent pour les équipes travaillant dans des environnements plus complexes.
Si vous voulez prendre des décisions éclairées en temps réel qui ont un impact sur les revenus ou les risques, vous avez besoin d’une main-d’œuvre qui maîtrise les données structurées. SQL n’est pas une opportunité d’apprentissage « agréable ». Il est fondamental pour toute entreprise moderne ayant des ambitions sérieuses en matière de données.
Python reste essentiel en raison de sa polyvalence et de sa prédominance dans l’industrie.
Python a gagné sa place dans presque tous les domaines de la technologie. Il est polyvalent, propre et rapide à mettre en œuvre. C’est pourquoi il reste un investissement de premier plan en matière de compétences à l’horizon 2026. Python ne se contente pas d’automatiser des tâches, il alimente l’IA, l’apprentissage automatique, les scripts et l’analyse de données. Il s’intègre dans toutes les piles, soutient l’innovation open-source et reste pertinent grâce à un écosystème croissant de bibliothèques et d’outils. En bref, il reste l’infrastructure de base pour le développement de logiciels modernes.
L’accessibilité de Python en fait un outil idéal pour intégrer rapidement les talents. Plus important encore, il évolue avec eux. Les débutants l’utilisent pour résoudre des problèmes d’automatisation de base, tandis que les ingénieurs chevronnés l’appliquent à la conception de réseaux neuronaux, aux cadres d’API et aux systèmes en temps réel. La syntaxe étant simple et cohérente, la productivité à long terme dépasse celle de nombreux langages dont les barrières à l’entrée sont plus élevées.
Pour les leaders de la technologie, Python offre un avantage stratégique. Les entreprises qui accordent la priorité à la maîtrise de Python augmentent la vitesse à laquelle elles peuvent expérimenter, livrer des fonctionnalités et analyser l’impact des initiatives stratégiques. Dans les environnements à croissance rapide, c’est important. De l’automatisation opérationnelle aux pipelines d’IA à grande échelle, Python réduit la complexité.
Pluralsight propose plus de 24 évaluations du QI des compétences Python, y compris des tests généraux et spécifiques à un rôle pour les développeurs, les scientifiques des données et les professionnels de la cybersécurité. Le point de départ recommandé est le « Python 3 Skill IQ » pour évaluer les connaissances de base. Pour les domaines de l’apprentissage profond, du NLP et de l’automatisation, des pistes plus avancées sont facilement disponibles.
L’alignement de la C-suite est important. Même une compréhension interne de base de Python parmi les dirigeants interfonctionnels peut améliorer la coordination entre les objectifs stratégiques et l’exécution technique. La maîtrise de Python ne devrait pas être reléguée uniquement aux équipes de données ou de backend, elle a une valeur stratégique à travers le produit, l’analyse et les opérations de cloud.
L’IA agentique représente la prochaine vague de systèmes autonomes
L’essor de l’IA agentique redéfinit la façon dont nous envisageons l’automatisation des logiciels, au niveau du système. Il s’agit d’entités d’IA qui ne se contentent pas de générer des résultats, mais qui agissent également sur eux. Elles peuvent exécuter des tâches, prendre des décisions et s’intégrer dynamiquement aux API, aux backends et aux pipelines de données. Cela permet d’exécuter des tâches de bout en bout sans intervention humaine continue. Il s’agit là d’un changement majeur dans la manière dont l’IA est appliquée dans les flux de travail réels des entreprises.
En 2026, la demande de professionnels capables de concevoir et d’exploiter ces systèmes augmentera. L’empreinte technique comprend des couches d’orchestration comme LangChain, des pipelines d’intégration et une logique spécifique au domaine construite avec de grands modèles de langage. Les développeurs doivent aller au-delà de l’ingénierie rapide. Ils doivent concevoir des agents qui interagissent avec les systèmes d’entreprise, avec une traçabilité, une allocation des ressources et une logique de repli.
Les cas d’utilisation pratiques couvrent tous les secteurs d’activité. Par exemple, l’IA agentique peut être appliquée au traitement dynamique des demandes d’indemnisation, à la personnalisation des communications avec les clients ou à la coordination des tâches logistiques. Il ne s’agit pas seulement de capacités théoriques, mais de domaines de développement actifs dans de nombreuses entreprises à l’avant-garde de l’IA.
Pluralsight répond déjà à ce changement. Des cours tels que « Agentic LLMs for Developers » et « Integrating Agentic AI for Developers » offrent des conseils ciblés à travers des flux de travail de projets réels. La disponibilité des tests inclut désormais une évaluation des compétences basée sur LangChain comme base de référence pour la préparation au développement d’agents.
Pour les cadres supérieurs et les responsables de l’innovation, l’automatisation de la charge de travail est un objectif stratégique, qu’il s’agisse de réduire les coûts opérationnels ou d’améliorer l’efficacité des employés. Le fait que les dirigeants internes soient conscients de ce que permet l’IA agentique améliore la planification, accélère les cycles de déploiement et harmonise la surveillance des risques liés à l’IA.
Il s’agit d’un domaine qui évoluera rapidement. Les organisations devraient investir dès maintenant dans le développement des compétences internes et des capacités à exploiter ces systèmes émergents. Ce qui est construit aujourd’hui deviendra plus tôt que prévu un outil d’entreprise standard.
L’apprentissage continu et individualisé est essentiel pour une croissance soutenue de la carrière et de l’organisation.
La technologie ne fait pas de pause. L’apprentissage non plus. Les professionnels les plus efficaces en 2026 seront ceux qui continueront à développer leurs compétences, à s’adapter à l’évolution des outils et à contribuer au-delà de leur champ d’action initial. Il ne s’agit pas de suivre les tendances, mais de s’aligner sur un marché qui attend des capacités, de la créativité et de l’exécution. Il en va de même pour les entreprises. Les organisations qui donnent la priorité à l’évolution sont plus performantes que celles qui s’en tiennent à ce qui a fonctionné l’année dernière.
L’apprentissage personnalisé est plus important que jamais. Tous les membres de votre équipe n’ont pas besoin d’être des ingénieurs en IA ou des architectes de réseau, mais tous doivent progresser. L’accent doit être mis sur la pertinence, et non sur le volume. Faites correspondre les compétences au rôle et la tendance à l’objectif de l’entreprise. C’est ainsi que vous développerez des talents à fort effet de levier.
L’un des problèmes les plus négligés au niveau des cadres est l’inutilisation des programmes d’apprentissage. Les dirigeants investissent dans des ressources, des plateformes et du temps d’apprentissage rémunéré, puis constatent un faible engagement. Cette situation ne s’améliorera pas tant que les dirigeants n’auront pas mis en place une priorité stratégique. La formation continue doit être gérée avec la même urgence que la dette technique ou les mesures de performance. Sinon, elle devient une simple case à cocher.
Il n’est pas nécessaire que tout le monde maîtrise les cadres les plus populaires. Ce dont vous avez besoin, c’est d’une amélioration constante à tous les niveaux. La plateforme Pluralsight vous aide dans cette démarche grâce à des outils d’analyse comparative et à des diagnostics tels que les tests de QI de compétences, adaptables à tous les rôles, du support de niveau débutant à la direction de produit. Qu’une personne progresse dans le domaine du DevOps ou de la sécurité des données, il existe des parcours ciblés et des laboratoires de simulation qui montrent des résultats directs.
Si vous dirigez au niveau C, la conclusion est simple : traitez la vitesse d’apprentissage comme un indicateur de performance. Encouragez le développement trimestriel des compétences à tous les niveaux de votre organisation. Investissez du temps, pas seulement de l’argent. La profondeur des compétences, l’adaptabilité et la vitesse d’apprentissage sont des avantages concurrentiels, en particulier lorsque l’environnement technologique introduit des changements plus rapidement que la mise à jour de votre organigramme.
Récapitulation
La technologie n’est pas immobile, et les compétences qui l’alimentent ne le sont pas non plus. Qu’il s’agisse de l’expansion de l’infrastructure cloud, de la montée en puissance des systèmes d’IA autonomes ou de l’évolution des exigences en matière de cybersécurité, le message est clair, les équipes statiques prennent du retard. Les organisations les plus précieuses en 2026 ne se contenteront pas d’avoir les outils les plus récents. Elles auront des personnes qui sauront les utiliser, s’adapter au changement et construire des systèmes qui évoluent en même temps que le marché.
Pour les décideurs, l’opportunité est simple. L’amélioration des compétences n’est pas un projet secondaire, c’est une fonction essentielle de l’entreprise. Donner la priorité à la culture technique dans tous les services, en commençant par le sommet, permet à tous les autres services de fonctionner plus facilement, plus intelligemment et plus rapidement. Il n’est pas nécessaire que tout le monde devienne ingénieur. Mais chacun doit en comprendre suffisamment pour prendre des décisions plus intelligentes, réduire les frictions et s’aligner sur l’orientation réelle de l’industrie.
Maintenez vos équipes en éveil. Encouragez l’apprentissage continu et adapté au rôle de chacun. Investissez dans des outils qui permettent d’évaluer les progrès et d’identifier les lacunes avant qu’elles ne vous ralentissent. Les entreprises qui y parviennent le mieux seront à la tête de la prochaine vague et ne la suivront pas.
