lexique

Langage orienté objet créé par Sun en 1995, exécuté sur la JVM ("write once, run anywhere"). Très présent dans le backend d'entreprise (banques, assurances), Android natif, et les gros systèmes distribués (Kafka, Elasticsearch, Spark). Écosystème mature (Spring, Maven, Gradle).

Langage de programmation interprété, lisible et polyvalent créé en 1991 par Guido van Rossum. Domine en data science, machine learning, scripting, automation et backend (Django, FastAPI). Sa courbe d'apprentissage douce et son écosystème scientifique (NumPy, pandas, PyTorch) en font le choix par défaut pour la data et l'IA.

Langage orienté objet créé par Microsoft en 2000 pour la plateforme .NET, fortement inspiré par Java et C++. Pilier du dev Windows et de Unity (jeu vidéo), il a beaucoup évolué (records, pattern matching, async / await). Open-source depuis 2014, cross-platform avec .NET Core.

Extension orientée objet du C créée par Bjarne Stroustrup dans les années 80. Roi des systèmes haute performance : moteurs de jeu (Unreal), navigateurs (Chrome), embarqué, finance HFT. Réputé complexe (gestion mémoire manuelle, surcharge d'opérateurs). C++17 / 20 / 23 modernisent l'expérience.

Shell et langage de scripting Microsoft, créé en 2006, basé sur .NET. Centré sur l'administration Windows (Active Directory, Exchange, Azure) avec un modèle objet (pas que des strings comme bash). Cross-platform depuis PowerShell Core. Indispensable pour les sysadmins Windows.

Langage de scripting côté serveur né en 1995, optimisé pour le web. Fait tourner une grande partie du web mondial : WordPress, Wikipedia, Facebook historiquement. Les frameworks modernes (Symfony, Laravel) ont rajeuni son image. Toujours très demandé en France sur le marché PME / agences.

Langage de programmation initialement conçu pour rendre les pages web interactives, désormais utilisé partout : front (React, Vue, Angular), backend (Node.js), mobile (React Native), desktop (Electron). Standard ECMAScript, exécuté nativement dans tous les navigateurs. Incontournable du dev web moderne.

Sur-ensemble de JavaScript développé par Microsoft qui ajoute un système de types statiques. Compile vers du JS standard, détecte les erreurs avant l'exécution et offre une bien meilleure expérience d'IDE (autocomplétion, refactoring sûr). Devenu le défaut sur les projets front et backend Node sérieux.

Langage business né en 1959, conçu pour les traitements transactionnels d'entreprise. Toujours en production massive dans les banques, assurances et administrations (mainframes IBM). Pénurie chronique de devs COBOL → opportunités bien payées en maintenance critique, notamment dans le secteur public français.

HyperText Markup Language : langage de balisage qui structure le contenu des pages web (titres, paragraphes, liens, images, formulaires), créé par Tim Berners-Lee en 1991. Pas un langage de programmation au sens strict mais le socle de tout le web. Version actuelle HTML5. Indissociable de CSS et JavaScript.

Langage JVM moderne créé par JetBrains en 2011, interopérable Java mais avec une syntaxe plus concise et un système de types non-nullable. Devenu officiel sur Android depuis 2017. Aussi utilisé en backend (Ktor, Spring) et server-side via Kotlin / Native.

Langage compilé créé par Google en 2009 (Pike, Thompson, Griesemer), pensé pour la simplicité, la concurrence native (goroutines) et le tooling intégré. Standard de fait pour les outils cloud-native (Docker, Kubernetes, Terraform). Très utilisé en backend microservices et CLI.

Cascading Style Sheets : langage de mise en forme des pages web (couleurs, typographie, layout, animations), apparu en 1996. Complément indissociable de HTML. Le layout moderne repose sur Flexbox et Grid. Étendu par les préprocesseurs (Sass) et les frameworks utilitaires (Tailwind). Compétence socle du dev front.

Langage moderne créé par Apple en 2014 pour remplacer Objective-C sur iOS, macOS, watchOS, tvOS. Syntaxe proche de Kotlin / TypeScript, sûr et rapide. Aussi utilisable en serveur (Vapor) et open-source. Quasi-obligatoire pour le dev natif Apple aujourd'hui.

Langage interprété créé en 1995 par Yukihiro Matsumoto, conçu pour la productivité et la "joie du dev". Popularisé par Ruby on Rails dans les années 2000. Syntaxe expressive, fort principe DRY. Marché en déclin face à Python mais toujours utilisé par Shopify, GitHub, Stripe.

Langage système moderne créé par Mozilla en 2010, focus sur la sûreté mémoire sans garbage collector via son borrow checker. Performance proche du C++. Adopté par Microsoft, AWS, Discord, Cloudflare pour les composants critiques. Courbe d'apprentissage raide mais communauté très enthousiaste.

Langage de programmation impératif bas-niveau créé en 1972 par Dennis Ritchie. Base de quasi tout l'écosystème logiciel : noyaux (Linux, Windows), interpréteurs (Python, Ruby), bases de données. Compilé, manuel, rapide. Toujours incontournable en embarqué, systèmes et performance critique.

Report Program Generator : langage IBM né en 1959, pilier des applications de gestion sur AS/400 (IBM i). Toujours massivement en production dans les banques, assurances et industries françaises. Versions modernes RPG IV / RPGLE / free-format. Marché legacy de niche mais pénurie de profils, missions bien rémunérées.

Langage hybride orienté objet + fonctionnel sur la JVM, créé par Martin Odersky en 2004. Très utilisé en data engineering (Apache Spark est écrit en Scala) et chez Twitter, LinkedIn, Netflix. Syntaxe puissante mais complexe. Concurrent direct de Kotlin sur la JVM.

Langage spécialisé en statistiques et data science créé en 1993, héritier de S. Très utilisé en recherche académique, biostatistiques, finance. Écosystème CRAN immense pour les analyses statistiques. Concurrencé par Python en data science généraliste mais conserve sa place sur les use cases stats poussés.

Sur-ensemble orienté objet du C créé en 1984, racheté par NeXT puis Apple. Langage historique d'iOS et macOS avant Swift (2014). Syntaxe à messages très particulière (crochets carrés). En déclin rapide mais reste présent dans le legacy iOS et certaines libs encore non-portées.

Langage créé par Google en 2011, initialement positionné comme remplaçant de JavaScript dans le navigateur (échec). Renaît grâce à Flutter dont il est le langage exclusif. Syntaxe proche de TypeScript / Java / Kotlin, compilation AOT en code natif mobile. Usage aujourd'hui quasi-uniquement Flutter.

Langage fonctionnel créé en 2011 par José Valim, basé sur la machine virtuelle Erlang (BEAM). Conçu pour les systèmes concurrents, distribués et tolérants aux pannes. Popularisé par le framework web Phoenix. Adopté par Discord et Pinterest pour le temps réel à grande échelle. Niche mais communauté fidèle.

Tableur Microsoft (1985), omniprésent en entreprise (finance, RH, ops, marketing). Skill quasi-universel hors tech. Maîtrise avancée (formules, PivotTables, VBA, Power Query) reste très demandée. Concurrents : Google Sheets (collab native), LibreOffice Calc.

Traitement de texte Microsoft (1983), standard de fait en entreprise. Compétence implicite sur quasi toute offre tertiaire. Formats .doc / .docx. Concurrents : Google Docs (collab), LibreOffice Writer, ou Markdown chez les devs.

Suite collaborative Google (Gmail, Drive, Docs, Sheets, Meet, Calendar), positionnée collab-first vs Office 365. Pricing à l'utilisateur. Très utilisée dans la tech, les startups, l'éducation. Concurrent direct de Microsoft 365.

Suite collaborative Microsoft en SaaS (renommée Microsoft 365 en 2020) : Outlook, Teams, Word, Excel, PowerPoint, OneDrive, SharePoint. Standard de fait en entreprise (~80% du marché). Plans utilisateur ou entreprise. Cible des compétences admin (Entra ID, Intune, Exchange).

Outil de gestion de projet et de ticketing Atlassian (2002), centré sur les workflows Agile / Scrum / Kanban. Standard de fait dans les équipes dev. Très configurable mais réputé lourd. Concurrents : Linear (moderne), GitHub Projects, Asana.

Plateforme de gestion documentaire et intranet Microsoft (2001), partie de Microsoft 365. Stockage de documents + collaboration + sites internes. Très utilisé en entreprise mais souvent mal aimé (UX complexe). Skill recherché côté admin Microsoft 365.

Wiki entreprise Atlassian (2004), souvent couplé à Jira. Pages collaboratives, espaces par équipe, templates. Standard de doc interne dans les boîtes tech. Concurrents : Notion (UX moderne), Microsoft Loop, Google Docs.

Orchestrateur de conteneurs open-source créé par Google en 2014, basé sur leur expérience interne (Borg). Gère le déploiement, le scaling et la self-healing de centaines / milliers de conteneurs. Standard de fait pour les apps cloud-native. Réputation de complexité élevée, surtout en self-hosted.

Outil de conteneurisation open-source qui permet d'empaqueter une app et ses dépendances dans une image légère et portable. A révolutionné le déploiement applicatif depuis 2013. Base de l'orchestration moderne (Kubernetes). Skill attendu sur quasi toutes les offres backend / DevOps aujourd'hui.

Pionnier de la virtualisation x86 depuis 1998, produits ESXi / vSphere / vCenter pour les datacenters entreprise. Racheté par Broadcom en 2023 avec changements de licensing controversés. Toujours dominant dans les DSI mais perd du terrain face au cloud public et aux alternatives (Proxmox, KVM).

Outil de configuration management créé par Red Hat en 2012, agentless (SSH), playbooks YAML déclaratifs. Concurrent de Puppet et Chef avec une approche plus simple. Très utilisé pour la config serveur, les déploiements applicatifs et l'automatisation réseau.

Serveur d'intégration continue open-source historique (2011, fork de Hudson). Riche écosystème de plugins (1800+). Pipelines en Groovy. Réputé vieillissant face à GitLab CI / GitHub Actions, mais toujours massivement déployé en entreprise.

Outil d'infrastructure-as-code créé par HashiCorp en 2014. Déclaratif (HCL), multi-cloud, gère l'état via un fichier `tfstate`. Standard de fait pour provisionner AWS / Azure / GCP. Licence passée en BUSL en 2023 — fork open-source OpenTofu en concurrence.

Hyperviseur Microsoft, intégré à Windows Server depuis 2008 et à Windows 10 / 11 Pro. Concurrent gratuit de VMware sur stack Microsoft. Utilisé en interne par Azure. Choix par défaut des sysadmins Windows pour la virtualisation on-premise.

Système CI / CD intégré à GitLab, pipelines déclaratifs en YAML, runners auto-hébergeables ou cloud. Standard si tu utilises déjà GitLab. Très complet : build, test, deploy, scans sécurité, registry Docker. Concurrent direct de GitHub Actions.

Plateforme open-source de visualisation et de dashboards pour métriques, logs et traces, créée en 2014 par Grafana Labs. Lit Prometheus, InfluxDB, Elasticsearch, Loki et plus de 100 autres sources. Standard de fait pour le monitoring devops / SRE, souvent couplée à Prometheus côté collecte.

Plateforme SaaS d'observabilité (métriques, logs, traces, APM, RUM), fondée en 2010 à New York. Très intégrée via un agent unique. Tarification à la ressource monitorée, vite onéreuse à grande échelle. Standard chez les scale-ups cloud-native. Concurrents : New Relic, Dynatrace, Grafana Cloud.

Système de monitoring open-source créé chez SoundCloud en 2012, projet CNCF. Modèle pull, langage de requête PromQL, stockage time-series intégré. Standard de fait pour le monitoring Kubernetes. Souvent couplé à Grafana pour la visualisation et à Alertmanager pour les notifications.

Plateforme commerciale de gestion de logs et SIEM, leader historique depuis 2003. Indexation full-text, langage de requête SPL, alerting, dashboards. Très présente dans les grandes entreprises (banque, défense, télécoms) pour la sécurité et la conformité. Concurrents : Elastic Stack, Datadog Logs, Sumo Logic.

CI / CD natif GitHub (2019), workflows YAML, marketplace d'actions communautaires gigantesque. Gratuit pour les repos publics. Domine sur l'écosystème open-source. Plus simple que Jenkins, marketplace plus riche que GitLab CI.

Gestionnaire de packages Kubernetes : un "chart" Helm = template paramétrable de manifests K8s. Standard de fait pour déployer des apps complexes sur K8s (Prometheus, Grafana, opérateur Postgres). Concurrent émergent : Kustomize (overlay-based, intégré à kubectl).

Plateforme d'observabilité et d'APM d'entreprise (2005), centrée sur l'analyse automatisée par IA (moteur Davis) pour la détection de causes racines. Cible les grands SI complexes. Très présente dans les grandes entreprises françaises via des équipes d'exploitation. Concurrents : Datadog, New Relic, AppDynamics.

Outil de déploiement continu GitOps pour Kubernetes : synchronise l'état du cluster avec des manifests versionnés dans Git. Standard de fait du CD déclaratif sur K8s.

Interface de visualisation et d'exploration pour Elasticsearch, créée en 2013 par Elastic. Dashboards, recherche full-text, alerting, gestion de la stack ELK. Composante visible des déploiements Elasticsearch côté observabilité, SIEM et recherche d'entreprise. Fork OpenSearch Dashboards côté AWS.

Plateforme open-source de monitoring d'erreurs applicatives, fondée en 2008. SDK pour la plupart des langages (Python, JS, Java, Go, .NET). Capture les exceptions en prod avec contexte (stack trace, user, breadcrumbs). Mode SaaS ou self-hosted. Concurrents : Rollbar, Bugsnag, Datadog APM.

Plateforme CI/CD cloud créée en 2011, pipelines déclaratifs en YAML et forte parallélisation des builds. Populaire chez les scale-ups avant la montée de GitHub Actions. S'intègre à GitHub et Bitbucket. Concurrents : GitHub Actions, GitLab CI, Travis CI, Jenkins.

Système d'exploitation desktop dominant de Microsoft, lancé en 1985. Vise le grand public et l'entreprise. Pour les devs : WSL permet d'avoir un Linux dedans (gros gain pour le dev cross-platform). Marché client : environ 70% des PC.

Famille de systèmes d'exploitation open-source basés sur le noyau créé par Linus Torvalds en 1991. Domine sur les serveurs (~95%), le cloud, le supercalcul, Android. Distributions multiples (Ubuntu, Debian, RHEL, Arch). Skill incontournable pour quasi tous les rôles tech sauf desktop pur.

Variante serveur de Windows, dédiée à l'hébergement de services en environnement entreprise (Active Directory, IIS, SQL Server, Exchange, Hyper-V). Toujours majoritaire dans les SI Microsoft-centric français. Versions LTSC supportées 10 ans.

Plateforme de gestion intégrée IBM (matériel + OS) lancée en 1988, renommée iSeries puis IBM i. Réputée robuste et rétrocompatible, elle fait tourner du code métier (souvent RPG / COBOL) depuis des décennies dans les banques, assurances et la distribution. Legacy critique, marché de maintenance bien payé en France.

Structured Query Language : langage déclaratif standard pour interagir avec les bases de données relationnelles (PostgreSQL, MySQL, Oracle, SQL Server). Né dans les années 70 chez IBM, standardisé ANSI / ISO. Skill universel attendu sur quasi toutes les offres data / backend.

SGBD relationnel commercial historique d'Oracle Corporation (depuis 1979), poids lourd des SI entreprise (banques, télécoms, administrations). Réputé robuste mais coûteux (licences chères). Concurrencé par PostgreSQL sur les nouveaux projets. Toujours très présent dans les ESN françaises sur le legacy.

SGBD relationnel open-source réputé pour sa robustesse, sa conformité SQL et son extensibilité (types personnalisés, JSONB, full-text search, géo via PostGIS). Très apprécié pour les apps modernes nécessitant du relationnel solide avec des features avancées. Concurrent direct d'Oracle sur le marché entreprise.

SGBD relationnel Microsoft (depuis 1989), pilier de la stack .NET / Windows. Versions Express (gratuite), Standard, Enterprise. Forte intégration avec les outils Microsoft (SSIS, SSAS, Power BI). Domine dans les SI Microsoft-centric en France et aux US.

SGBD relationnel le plus déployé au monde, racheté par Sun puis Oracle. Plus simple que PostgreSQL, populaire en hosting mutualisé et avec PHP / WordPress. Le fork MariaDB est maintenu par les créateurs originaux suite au rachat. Reste un défaut historique pour beaucoup de stacks LAMP.

Moteur de recherche distribué basé sur Lucene, créé en 2010. Indexation full-text, agrégations, géo-recherches. Au cœur de la stack ELK (Elasticsearch + Logstash + Kibana) pour les logs et l'observabilité. Concurrents : OpenSearch (fork AWS), Meilisearch (plus simple).

Data warehouse SaaS lancé en 2014, avec séparation native du compute et du stockage (scaling indépendant). Tourne sur AWS, Azure ou GCP. Langage SQL, pricing à l'usage. Concurrent direct de BigQuery (Google) et Redshift (AWS). Très répandu chez les scale-ups et grands comptes côté analytics moderne.

Base de données NoSQL orientée documents (BSON, similaire à JSON), schemaless. Stockage flexible idéal quand le modèle évolue souvent ou est dénormalisé. Popularisée par la stack MEAN / MERN. Critiquée pour ses choix de consistency par défaut mais reste une référence des bases NoSQL.

Base de données en mémoire ultra-rapide, créée en 2009 par Salvatore Sanfilippo. Utilisée comme cache, broker pub / sub, session store, queue (RQ, Celery). Structures de données riches (strings, hashes, lists, sets, streams). Standard de fait pour le caching applicatif.

Data warehouse serverless de Google Cloud, lancé en 2010. Stockage colonnaire, requêtes SQL massivement parallèles, pricing à l'usage (octets scannés). Très intégré avec l'écosystème GCP (Dataflow, Dataproc, Looker). Concurrent direct de Snowflake et Redshift.

Data warehouse cloud d'AWS, lancé en 2012 sur la base de PostgreSQL modifié pour stockage colonnaire et MPP. Très utilisé chez les boîtes ancrées AWS. Concurrents Snowflake et BigQuery, qui gagnent du terrain sur les nouveaux projets data.

SGBD relationnel embarqué (1 fichier, pas de serveur), créé en 2000, domaine public. Présent partout : mobiles, navigateurs, IoT, builds locaux. Idéal pour les apps single-user ou les tests. Probablement la base la plus déployée au monde (toutes plateformes confondues).

SGBD colonnaire open-source orienté analytics OLAP, créé chez Yandex en 2016. Requêtes SQL sub-seconde sur des milliards de lignes. Adopté par Cloudflare, Uber, Spotify. Alternative auto-hébergée à Snowflake / BigQuery côté coût.

Base de données vectorielle managée, optimisée pour la recherche de similarité sur embeddings. Brique courante des applications RAG et de recherche sémantique au-dessus des LLM.

Base de données vectorielle open source écrite en Rust, axée performance pour la recherche de similarité à grande échelle. Alternative à Pinecone / Weaviate dans les stacks RAG.

Base de données vectorielle open source pour la recherche sémantique et les applications RAG, avec filtrage hybride (vecteur + mots-clés).

Plateforme de dev Microsoft, multilingue (C#, F#, VB.NET), cross-platform depuis .NET Core en 2016. Couvre web (ASP.NET), desktop (WPF, MAUI), cloud (Azure-native), jeux (Unity). Très répandu dans les ESN et les SI grand public en France. Maintenance long terme assurée par Microsoft.

Framework Java entreprise créé par Rod Johnson en 2003, dont le modèle d'injection de dépendances a transformé Java. Couvre tout : web (Spring MVC), data (Spring Data), sécurité (Spring Security), cloud. Spring Boot (sous-projet) en simplifie radicalement l'usage. Omniprésent dans le backend Java.

Framework Java opinionated qui industrialise Spring : autoconfiguration, serveur web embarqué, starters par cas d'usage. Réduit drastiquement le boilerplate Spring. Standard de fait pour le backend Java moderne, omniprésent dans les ESN et les grandes entreprises françaises.

Runtime JavaScript côté serveur basé sur le moteur V8 de Chrome, créé en 2009 par Ryan Dahl. Permet d'écrire des backends en JS, avec un modèle non-bloquant idéal pour les APIs et le temps réel. Écosystème npm gigantesque. Fondation de tout l'outillage JS moderne (bundlers, linters, frameworks).

Framework PHP créé par SensioLabs en 2005, modulaire et orienté entreprise. Composants réutilisables qui fondent une grande partie de l'écosystème PHP moderne (Laravel utilise certains composants Symfony). Très présent dans les ESN et le secteur public français.

Framework web minimaliste pour Node.js, créé en 2010 par TJ Holowaychuk. Routes, middlewares, peu d'opinions. Base de quasi tous les backends Node depuis 15 ans. Bibliothèque la plus téléchargée de npm. Concurrent direct de Fastify (plus rapide) et de NestJS (plus structuré).

Framework Python moderne créé par Sebastián Ramírez en 2018, async natif, typage Python natif, validation Pydantic, doc OpenAPI auto-générée. Performance proche de Node.js / Go. Standard de fait pour les APIs Python modernes, surtout côté ML / data engineering.

Framework Ruby web créé par David Heinemeier Hansson en 2004, popularisé par Basecamp. Convention over configuration, "MVC sur stéroïdes". A inspiré Django, Laravel et bien d'autres. Toujours utilisé par GitHub, Shopify, Airbnb. Marché en déclin mais base solide pour MVP rapides.

Microframework Python créé en 2010, philosophie opposée à Django : minimal, peu opinionated, extensible via blueprints. Idéal pour les petites APIs, MVP, microservices. Concurrent direct de FastAPI (qui le supplante peu à peu pour les APIs async modernes).

Framework Python web "batteries included" créé en 2005, philosophie convention-over-configuration. Inclut ORM, admin auto-généré, auth, templating, sécurité. Idéal pour les MVP rapides et les apps métier. Plus mature et structuré que Flask ou FastAPI mais moins adapté aux APIs async pures.

Framework PHP web créé par Taylor Otwell en 2011, inspiré par Rails. Écosystème complet : Eloquent ORM, Blade templates, Artisan CLI, Forge (déploiement), Vapor (serverless). Domine le marché PHP moderne, alternative crédible à Symfony.

Framework Node.js TypeScript fortement inspiré par Angular : décorateurs, injection de dépendances, modules. Structurant et opinionated, idéal pour les gros backends entreprise. Supporte Express ou Fastify en moteur HTTP. Forte adoption en France.

Assistant IA conversationnel d'OpenAI, lancé en novembre 2022. Basé sur GPT-3.5 puis GPT-4 / 4o / 5. A déclenché la vague IA générative mainstream. Usage pro : rédaction, debug, brainstorm, génération de code. Concurrents directs : Claude (Anthropic), Gemini (Google).

Large Language Model : modèle d'IA entraîné sur d'immenses corpus de texte pour comprendre et générer du langage naturel (GPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral). Cœur de la vague IA générative depuis 2022. Compétence très demandée en 2025-2026 : intégration via API, prompt engineering, RAG, fine-tuning.

Startup française d'IA fondée en 2023, éditrice de grands modèles de langage open-weight et propriétaires (Mistral, Mixtral, Le Chat). Positionnée comme l'alternative européenne à OpenAI et Anthropic. Modèles accessibles via API (La Plateforme) ou auto-hébergés. Forte demande FR autour de l'intégration de ses modèles.

Retrieval-Augmented Generation : technique qui couple un LLM à une base de connaissances externe (souvent vectorielle) pour ancrer ses réponses sur des documents réels et réduire les hallucinations. Architecture standard des assistants IA d'entreprise depuis 2023. Briques : embeddings, base vectorielle (pgvector, Pinecone), LangChain.

Assistant IA de génération de code GitHub / OpenAI, lancé en 2021. Suggère du code en temps réel dans l'IDE basé sur le contexte. Premier produit IA mainstream chez les devs. Concurrents : Cursor, Claude Code, Tabnine, Codeium, Continue.

Affinage d'un modèle de machine learning pré-entraîné sur un jeu de données spécifique pour spécialiser son comportement. Sur les LLM, alternative ou complément au RAG et au prompt engineering. Les techniques modernes (LoRA, QLoRA) en réduisent fortement le coût. Compétence clé des équipes qui adaptent des modèles open-source.

Assistant IA conversationnel d'Anthropic, premier release en 2023. Famille de modèles Opus (haut de gamme), Sonnet (équilibre), Haiku (rapide). Forces : contexte long (jusqu'à 1M tokens), raisonnement, sûreté. Concurrent direct de ChatGPT. Outils dédiés dev : Claude Code, Computer Use, Skills.

Framework open-source (2022) pour construire des applications autour des LLM : chaînage de prompts, agents, connexion à des sources de données, RAG. Disponible en Python et JavaScript. Très populaire pour prototyper des apps IA, parfois critiqué pour son abstraction lourde. Concurrents : LlamaIndex, Haystack.

IDE dérivé de VS Code intégrant un assistant IA (édition, chat, agents) au cœur du workflow de code. Marqué ambigu : « cursor » collisionne avec le curseur SQL / souris, l'extraction regex le skip.

Plateforme et écosystème open-source de référence pour le machine learning, surtout le NLP et les LLM. Héberge des centaines de milliers de modèles et datasets et fournit la librairie Transformers. Devenue le "GitHub de l'IA". Utilisée par les équipes data / ML qui consomment ou déploient des modèles open-source.

Service AWS managé donnant accès à des LLM de plusieurs fournisseurs (Anthropic, Mistral, Meta…) via une API unique, avec garde-fous et intégration à l'écosystème AWS.

Framework Python d'orchestration de données pour applications LLM : indexation, retrieval et construction de pipelines RAG. Complémentaire ou alternatif à LangChain.

Proxy/SDK unifiant l'accès à 100+ fournisseurs de LLM (OpenAI, Anthropic, Mistral…) derrière une API compatible OpenAI. Sert de passerelle avec gestion des coûts et fallback.

Outil pour exécuter des LLM open source (Llama, Mistral…) en local via une CLI et une API simples. Utilisé pour le prototypage et les déploiements on-premise sans API cloud.

Cloud Microsoft, second en parts de marché mondiales mais souvent premier en grands comptes français (intégration native avec .NET, Active Directory, Office 365). Offre comparable à AWS sur le compute, le stockage et l'IA. Choix par défaut des entreprises déjà investies dans l'écosystème Microsoft.

Amazon Web Services, leader mondial du cloud public depuis 2006. Catalogue colossal : compute (EC2, Lambda), stockage (S3), DB (RDS, DynamoDB), réseau, ML, IoT, etc. Standard de facto chez les scale-ups et beaucoup de grands comptes français. Documentation pléthorique mais courbe d'apprentissage raide.

Google Cloud Platform, troisième cloud public mondial. Forces : data et ML (BigQuery, TensorFlow), Kubernetes (Google a créé K8s), réseau performant. Moins riche en services qu'AWS, plus polyvalent qu'Azure. Choix typique des startups data-driven et des grosses boîtes tech.

Réseau CDN, DNS, edge compute, sécurité (WAF, anti-DDoS) et de plus en plus cloud (R2 stockage, Workers serverless). Acteur mondial avec un PoP dans 300+ villes. Très utilisé en frontal de sites web. Workers exécutent du code à l'edge en V8 isolates.

PaaS historique lancé en 2007, racheté par Salesforce en 2010. Modèle "git push heroku" pour déployer. A inspiré toute la génération suivante (Vercel, Netlify, Fly.io, Railway). En déclin depuis la fin du plan gratuit (2022), mais toujours utilisé par les apps existantes.

Framework front complet maintenu par Google, réécrit en 2016 (Angular ≠ AngularJS). Architecture opinionated avec TypeScript natif, injection de dépendances, RxJS. Plus structurant que React ou Vue, choisi par les grandes entreprises pour son côté "tout-en-un" et son support long terme.

Bibliothèque JavaScript pour construire des interfaces utilisateur via des composants réutilisables, créée par Meta en 2013. Modèle déclaratif avec virtual DOM, gestion d'état centralisée. Domine le marché front depuis 2018, écosystème massif (Next.js, React Native, Remix). Quasi-standard de fait pour les SPA.

Framework JavaScript progressif créé par Evan You en 2014, pensé pour être adoptable graduellement. Syntaxe à templates HTML simple, courbe d'apprentissage plus douce que React ou Angular. Très populaire en Asie et chez les agences. Vue 3 (Composition API) modernise l'expérience dev.

Framework React fullstack créé par Vercel : SSR, SSG, ISR, App Router, optimisations d'images, routing par fichiers. Standard de fait pour les apps React en production en 2024-2026. Déploiement zéro-config sur Vercel mais reste self-hostable. Excellent pour le SEO.

Framework CSS utility-first créé par Adam Wathan en 2017. Au lieu de classes sémantiques, on compose le style via des classes utilitaires (flex, p-4, text-sm). Polémique au début, devenu standard dominant en 2024-2026. PurgeCSS intégré, JIT compiler. Tailwind v4 = full CSS engine.

Framework Vue.js fullstack équivalent de Next.js pour React : SSR, SSG, routing par fichiers, modules. Standard de l'écosystème Vue côté production. Nuxt 3 (Vue 3 + Nitro server) modernise complètement la stack. Choix logique pour qui fait du Vue sérieux.

Framework front créé par Rich Harris en 2016, philosophie radicalement différente : pas de virtual DOM, compilation vers du JS vanilla. Résultat : bundles très petits, runtime ultra-rapide. SvelteKit fournit le SSR / routing. Communauté enthousiaste, marché de niche mais en croissance.

Plateforme DevOps complète open-source (création 2011) : repository Git, CI / CD, registry, issue tracker, wiki. Self-hostable (vs GitHub.com). Modèle open-core (Community Edition gratuite + Enterprise payante). Très utilisé dans les grandes entreprises françaises pour des raisons de souveraineté.

Système de contrôle de version distribué créé par Linus Torvalds en 2005 pour le développement du noyau Linux. A supplanté SVN / Mercurial / CVS. Skill universel : 95%+ des projets de dev modernes l'utilisent. GitHub / GitLab / Bitbucket sont des plateformes de hosting Git.

Virtual Private Network : technologie de tunnel chiffré pour accéder à un réseau distant comme si on était en local. Usages corporate (accès au SI interne), grand public (anti-blocage géographique, anonymat partiel). Protocoles : OpenVPN, WireGuard (moderne), IPsec.

Product Lifecycle Management : logiciels qui gèrent les données techniques d'un produit de la conception à la fin de vie (CAO, BOM, configurations, change orders). Acteurs : Siemens Teamcenter, PTC Windchill, Dassault Enovia. Très présent dans l'industrie (aéro, auto, défense).

Outil de build et de gestion de dépendances pour Java (Apache, 2004), configuration déclarative en XML (pom.xml) et cycle de vie standardisé. Le dépôt central Maven est omniprésent dans l'écosystème JVM. Concurrent direct : Gradle (plus flexible). Incontournable sur les projets Java / Spring d'entreprise.

Broker de messages open source implémentant AMQP : découple les services via des files d'attente (producteurs/consommateurs). Très répandu dans les architectures microservices et le traitement asynchrone de tâches.

Moteur d'orchestration de workflows durables (long-running, reprise sur panne) pour applications distribuées. Marqué ambigu : « temporal » collisionne avec le mot courant, l'extraction regex le skip.

Outil de build moderne (2008) pour la JVM (Java, Kotlin) et au-delà, configuré en Groovy ou Kotlin DSL plutôt qu'en XML. Plus flexible et rapide que Maven (build incrémental, cache). Outil de build officiel d'Android. Concurrent de Maven sur les projets Java / Kotlin.

Plateforme d'intégration et d'automatisation (iPaaS) low-code (2013) pour connecter des applications SaaS et automatiser des workflows métier entre elles. Cible les équipes IT et ops. Concurrents : Zapier (grand public), Make, MuleSoft, n8n. Demandée sur les postes d'intégration / automatisation en entreprise.

Plateforme SaaS de gestion de trésorerie et de la liquidité (treasury management) pour grandes entreprises. Demandée sur les postes finance / SI à profil ERP-adjacent.

Outil de business intelligence Microsoft, lancé en 2014. Permet de créer des dashboards et rapports interactifs depuis des sources variées. Intégré à l'écosystème Microsoft (Excel, Azure, Office 365). Concurrent direct de Tableau, Looker, Qlik.

Orchestrateur de workflows data créé chez Airbnb en 2014, passé à Apache. DAGs définis en Python, scheduler + workers. Standard de fait pour les pipelines data batch. Concurrents émergents : Dagster, Prefect, Argo Workflows.

Plateforme de streaming distribué créée chez LinkedIn en 2011, passée à Apache. Permet de publier / consommer des flux d'événements en temps réel à très haut débit. Cœur des architectures event-driven modernes. Services managés : Confluent, AWS MSK, Aiven.

Outil d'intégration de données (ETL/ELT) créé en France en 2005. Interface graphique pour concevoir des flux de transformation et de migration de données, avec génération de code Java. Très répandu dans les ESN et DSI françaises. Édition open-source (Open Studio) et commerciale. Concurrents : Informatica, dbt, Apache NiFi.

Moteur de traitement distribué pour big data, créé à Berkeley en 2009, passé à Apache. APIs en Scala / Java / Python / R. Plus rapide que Hadoop MapReduce grâce à l'exécution en mémoire. Standard de l'industrie pour les pipelines data à grande échelle.

Plateforme data et IA unifiée (2013) fondée par les créateurs d'Apache Spark, autour du concept de "lakehouse" (fusion data lake + warehouse). Couvre engineering, analytics, ML et IA générative. Multi-cloud. Concurrent de Snowflake côté données, leader côté ML à grande échelle. Très demandée sur les postes data / ML.

Ensemble de pratiques pour industrialiser le cycle de vie des modèles de machine learning : versioning, déploiement, monitoring, réentraînement. Équivalent du DevOps appliqué au ML. Outils typiques : MLflow, Kubeflow, Dagster, Weights & Biases. Discipline en forte demande à mesure que les modèles passent en production.

Outil open-source de transformation de données analytics (dbt = data build tool), créé en 2016. Repose sur du SQL templaté en Jinja, avec tests et lineage intégrés. Tourne sur Snowflake, BigQuery, Redshift, Databricks. Standard du modern data stack côté T du ELT. Édition Core (gratuite) et dbt Cloud (SaaS).

Framework ML open-source créé par Meta en 2016, focus recherche et expérimentation. Modèle "define-by-run" plus intuitif que TensorFlow. Devenu le standard académique et de plus en plus en prod (LLM training, Hugging Face). Fondation portée par la Linux Foundation depuis 2022.

Plateforme open-source créée par Databricks en 2018 pour gérer le cycle de vie ML : tracking des expériences, packaging des modèles, registry, déploiement. Standard de fait du MLOps côté Python, souvent couplé à un orchestrateur (Airflow, Dagster). Concurrents : Weights & Biases, Neptune, ClearML.

Plateforme BI cloud, rachetée par Google en 2019 (intégrée à GCP). Modélisation centralisée via LookML, dashboards et embed analytics. Concurrent direct de Tableau et Power BI sur le segment grandes entreprises orientées modélisation reproductible.

Format de stockage open-source pour lakehouse, créé par Databricks en 2019 et passé Linux Foundation. Apporte transactions ACID, time travel et schema enforcement par-dessus Parquet. Concurrent direct d'Apache Iceberg et Hudi. Standard de fait côté Databricks.

Outil de business intelligence et de visualisation de données, racheté par Salesforce en 2019. Pionnier du drag-and-drop pour explorer un dataset sans SQL. Très installé dans les directions marketing/finance. Concurrent direct de Power BI, Looker, Qlik. Souvent couplé à Snowflake ou BigQuery côté source.

Framework ML open-source créé par Google en 2015, focus production et déploiement à grande échelle. Couvre training, inference, mobile (TF Lite), browser (TF.js). En perte de vitesse face à PyTorch côté recherche mais toujours dominant en industriel.

Bibliothèque Python de machine learning classique (2007) couvrant classification, régression, clustering et réduction de dimension. API cohérente et pédagogique, bâtie sur NumPy et SciPy. Référence du ML hors deep learning. Incontournable en data science généraliste avant de passer à PyTorch ou TensorFlow.

Plateforme de product analytics (2012) : analyse du comportement des utilisateurs dans une app (funnels, rétention, cohortes) pour piloter le produit. Concurrents : Mixpanel, Heap, PostHog. Très utilisée par les équipes produit des scale-ups. Nom ambigu côté regex (collision avec le mot français "amplitude").

Plateforme ML managée de Google Cloud : entraînement, déploiement et MLOps de bout en bout, avec accès aux modèles Gemini. Équivalent GCP de SageMaker (AWS) / Azure ML.

Bibliothèque Python de calcul numérique haute performance de Google, façon NumPy avec différentiation automatique et compilation XLA (GPU/TPU). Privilégiée en recherche deep learning de pointe pour sa rapidité et sa composabilité. Plus bas niveau que PyTorch. Écosystème : Flax, Haiku. Usage surtout R&D ML.

Format de table open-source pour lakehouse, créé chez Netflix en 2017, projet Apache. Concurrent neutre à Delta Lake (Databricks) avec adoption forte côté Snowflake, AWS, Trino. Permet snapshots, schema evolution et time travel sur des fichiers Parquet/ORC.

Bibliothèque Python pour la manipulation de données tabulaires, créée par Wes McKinney en 2008. DataFrames inspirés par R. Pierre angulaire de l'analyse de données en Python. Concurrencé par Polars (Rust, plus rapide) mais reste omniprésent.

Moteur d'inférence open-source (Berkeley, 2023) pour servir des LLM avec un débit élevé, grâce à sa gestion mémoire PagedAttention. Devenu un standard pour déployer des modèles open-source en production à moindre coût. Concurrents : TGI (Hugging Face), TensorRT-LLM. Brique clé du serving LLM self-hosted.

Moteur de requêtes SQL distribué open-source pour data lake et multi-source, fork de Presto (Facebook) en 2020. Lit Iceberg, Hive, S3, PostgreSQL, etc. Standard sur les architectures lakehouse modernes. Concurrents : Databricks SQL, Athena, Dremio.

Orchestrateur de pipelines data open-source, lancé en 2018. Approche "data-aware" (assets typés) plus moderne qu'Airflow. Mode SaaS Dagster Cloud disponible. Concurrent direct d'Airflow et Prefect, gagne du terrain chez les équipes data modernes.

Bibliothèque Python de calcul scientifique (1995, refonte 2006), fournit le `ndarray` (tableau N-dimensionnel performant). Base de tout l'écosystème scientifique Python (pandas, SciPy, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch). Compilé en C / Fortran, vectorisé.

Framework Python open-source (Berkeley, 2017) pour le calcul distribué et le passage à l'échelle d'applications ML / IA (training, tuning, serving). Adopté par OpenAI, Uber, Shopify. Écosystème : Ray Tune, Ray Serve, RLlib. Nom ambigu côté regex (collision avec "ray" / le prénom Ray).

Plateforme de suivi d'expériences ML (MLOps) : logging des métriques, versionnage des modèles et datasets, visualisation et collaboration. Concurrent de MLflow, populaire en deep learning.

Éditeur allemand d'ERP (1972), produits S/4HANA (ERP), HANA (base), SuccessFactors (RH), Concur (notes de frais). Domine le marché entreprise (>70% des grandes entreprises mondiales). Marché massif en France (ESN, consulting, opportunités bien payées). Complexe et coûteux.

Éditeur britannique d'ERP / compta (1981), positionné PME / ETI (vs SAP grand compte). Produits Sage 100, Sage 50, Sage X3. Très implanté en France via le réseau d'experts-comptables. Concurrencé par Cegid, EBP, Pennylane.

Annuaire LDAP Microsoft (introduit avec Windows 2000), gère identités, groupes, droits et GPO sur un réseau d'entreprise. Pilier des SI Microsoft. AD on-premise + Azure AD (renommé Entra ID) en SaaS. Compétence socle pour les sysadmins Windows.

Service d'identité et d'accès cloud de Microsoft, anciennement Azure Active Directory (renommé en 2023). Gère identités, SSO, MFA et accès conditionnel pour Microsoft 365, Azure et des milliers d'apps. Pendant cloud d'Active Directory. Compétence centrale de l'admin Microsoft moderne. Concurrent : Okta.

Lightweight Directory Access Protocol : protocole standard d'interrogation d'annuaires d'identités (utilisateurs, groupes, droits), normalisé dans les années 90. Socle d'Active Directory et d'OpenLDAP. Toujours central dans l'authentification d'entreprise. Compétence socle des admins systèmes et de l'IAM.

Plateforme de gouvernance des identités (IGA) créée en 2005. Gère les droits d'accès à grande échelle : revues de droits, certifications, conformité (SOX, RGPD), provisioning automatisé. Cible les grandes entreprises et secteurs régulés (banque, assurance). Concurrents : Saviynt, One Identity. Marché de niche bien rémunéré.

Plateforme cloud de gestion des identités et des accès (IAM), créée en 2009. Fournit SSO, authentification multifacteur et provisioning d'utilisateurs pour des centaines d'apps SaaS. Leader de l'identity-as-a-service. Concurrents : Microsoft Entra ID, Auth0 (racheté par Okta), Ping Identity.

Solution open-source de gestion des identités et des accès (IAM), portée par Red Hat. Fournit SSO, fédération d'identité, OAuth2 / OpenID Connect / SAML, gestion des utilisateurs et des rôles. Alternative auto-hébergeable à Okta ou Auth0. Très utilisée pour sécuriser les applications et APIs d'entreprise.

Système d'exploitation mobile open-source de Google, basé sur Linux. Domine le marché mondial avec environ 70%. Dev en Kotlin (ou Java), distribution via Google Play (15-30%) ou stores alternatifs. Fragmentation matérielle énorme (centaines de constructeurs).

Système d'exploitation mobile d'Apple, lancé en 2007 avec l'iPhone. Dérivé de macOS. Dev en Swift (ou Objective-C en legacy), distribution exclusive via App Store (15-30% de commission). Marché premium (utilisateurs à fort pouvoir d'achat), surtout en France, USA, Japon.

Framework mobile cross-platform créé par Meta en 2015, permet d'écrire des apps iOS / Android en JS + React avec rendu via composants natifs. Très utilisé : Discord, Instagram, Shopify. Architecture en pleine refonte (new architecture, Hermes). Alternative principale à Flutter.

SDK mobile cross-platform créé par Google en 2017, basé sur Dart. Rendu via son propre moteur graphique (Skia / Impeller), pas de composants natifs. Performances et fidélité visuelle excellentes. Adopté par Alibaba, eBay, BMW. Concurrent direct de React Native.

Framework UI déclaratif Apple introduit en 2019 pour iOS / macOS / watchOS / tvOS, basé sur Swift. Remplaçant moderne d'UIKit. Syntaxe inspirée par React (state, composants). Devient le défaut sur les nouveaux projets natifs Apple, même si UIKit reste majoritaire en legacy.

Framework UI déclaratif Google pour Android, lancé en 2021. Équivalent SwiftUI côté Android : composants en Kotlin, rendu réactif, plus concis que les XML layouts traditionnels. Devient le défaut sur les nouveaux projets Android modernes.

Framework hybride basé sur WebView : utilise les techs web (HTML / CSS / JS + Angular / React / Vue) pour générer des apps mobiles. Plus accessible aux devs web. Performances inférieures aux solutions natives. Marché de niche depuis l'essor de React Native et Flutter.

Framework mobile cross-platform Microsoft (basé sur .NET / C#), permet de partager le code business entre iOS, Android et Windows. Remplacé progressivement par .NET MAUI depuis 2022. Encore présent dans les projets entreprise .NET existants.

Leader mondial de l'équipement réseau (routeurs, switchs, pare-feu, Wi-Fi), fondé en 1984. Ses certifications (CCNA / CCNP / CCIE) font référence, son OS réseau est IOS. Omniprésent dans les infrastructures d'entreprise. Concurrents : Juniper, Arista, HPE / Aruba, Huawei. Socle de compétence des ingénieurs et administrateurs réseau.

Constructeur américain de sécurité réseau, connu pour ses pare-feu FortiGate et son OS FortiOS. Couvre firewall, VPN, SD-WAN, segmentation. Très présent dans les PME et ETI françaises pour la sécurité périmétrique. Concurrents : Palo Alto Networks, Check Point, Cisco. Compétence clé des admins sécurité réseau.

Palo Alto Networks : éditeur américain de cybersécurité (2005), pionnier des pare-feu nouvelle génération (NGFW). Gamme étendue : firewall, Prisma (cloud), Cortex (SOC / XDR). Haut de gamme, très présent en grands comptes. Concurrents : Fortinet, Check Point, Cisco. Recherché sur les postes sécurité réseau et SOC.

Aruba Networks (HPE) : spécialiste des réseaux sans fil et de l'accès (Wi-Fi, switchs, NAC ClearPass), racheté par HP en 2015. Très répandu pour le Wi-Fi d'entreprise et campus. Concurrents : Cisco Meraki, Ubiquiti, Extreme Networks. Compétence courante des admins et ingénieurs réseau / infrastructure.

Constructeur américain d'équipement réseau (1996), spécialisé routeurs et switchs haute performance, OS Junos. Présent chez les opérateurs télécom et grands datacenters. Racheté par HPE en 2024. Concurrents : Cisco, Arista, Nokia. Compétence d'ingénieur réseau senior.

Constructeur américain d'équipement réseau (1996) : switchs et Wi-Fi d'entreprise, gestion cloud ExtremeCloud. Plus de niche que Cisco / Aruba mais présent dans l'éducation, la santé et certaines collectivités. Concurrents : Cisco, Aruba, Juniper. Mentionné sur les postes d'administration réseau.

Information Technology Infrastructure Library, framework de gestion des services IT (édité par Axelos). Certifications par niveaux : Foundation (entrée), Managing Professional, Strategic Leader. Quasi obligatoire pour les rôles support / production / infra dans les grandes entreprises. Version actuelle : ITIL 4.

Norme internationale de management de la sécurité de l'information (SMSI). Certifications associées : ISO 27001 Lead Implementer, Lead Auditor. Demandées pour les rôles RSSI, consultant sécurité, audit. La norme elle-même certifie les organisations, les certifs individuelles attestent des compétences pour la mettre en oeuvre.

Certified Scrum Master, certification Scrum Alliance. Nécessite d'avoir suivi un cours officiel (CST) avant l'examen. Plus accessible que la PSM (cours obligatoire mais examen plus simple). Renouvellement tous les 2 ans. Très répandu sur les CV juniors.

Scaled Agile Framework, framework d'agile à l'échelle (multi-équipes, programmes). Certifications variées (SAFe Agilist, SAFe Scrum Master, SAFe POPM). Très demandé dans les grandes entreprises qui veulent "scaler l'agile". Critiqué pour sa complexité bureaucratique mais omniprésent dans les ESN françaises. Ambigu côté regex MVP (collision avec le mot "safe" anglais).

Project Management Professional, certification phare du Project Management Institute (PMI). Standard mondial pour les chefs de projet tous secteurs. Examen exigeant (~180 questions, 4h) + 36 mois d'expérience prouvée. Très demandé dans les ESN et grands comptes, souvent prérequis pour les postes "Project Manager IT" senior.

Certified Information Systems Security Professional, certification ISC2 reconnue mondialement pour les pros de la sécurité. Examen exigeant (~250 questions, 6h) + 5 ans d'expérience requis. Très valorisée pour les postes RSSI, architecte sécurité, consultant sécurité senior. Salaires en France typiquement +20-30% vs non-CISSP.

Cisco Certified Network Associate, certification d'entrée Cisco pour les pros du réseau. Renouvelée régulièrement par Cisco (actuellement CCNA 200-301). Reconnue mondialement, base pour la carrière network engineer / admin réseau.

PRojects IN Controlled Environments, méthode de gestion de projet créée par le gouvernement britannique. 2 niveaux principaux : Foundation et Practitioner. Très répandue dans le secteur public européen et au Royaume-Uni. Concurrente directe du PMP, plus orientée processus que compétences personnelles.

Certified Information Security Manager, ISACA. Complémentaire CISSP mais plus axée management de la sécurité (gouvernance, risk, conformité). Cible RSSI et managers sécurité. Reconnue internationalement, demandée dans les grandes entreprises et secteur bancaire.

Cisco Certified Network Professional, niveau au-dessus du CCNA. Examen core + spécialisation (Enterprise, Security, Data Center, Collaboration, etc.). Demandé sur les postes ingénieur réseau senior. Renouvellement tous les 3 ans.

Certification Microsoft pour l'administration de l'environnement M365 (Exchange, SharePoint, Teams, Entra ID). Demandée sur les postes admin M365 / Modern Workplace dans les boîtes Microsoft-centric.

Microsoft Azure Administrator Associate, certification d'admin Azure (compute, network, storage, identités). Très demandée sur les postes sysadmin Azure / cloud engineer Microsoft. Renouvellement annuel via assessment en ligne (gratuit).

Control Objectives for Information and Related Technologies, framework ISACA pour la gouvernance IT et l'audit. Complémentaire à ITIL (gouvernance vs opérationnel). Demandé pour les rôles audit IT, gouvernance, conformité réglementaire.

Professional Scrum Master, certification scrum.org. Équivalent Scrum Master du PSPO. 3 niveaux (PSM I / II / III), pas de renouvellement (lifetime). Référence côté tech, concurrente de la CSM Scrum Alliance (plus accessible mais moins reconnue).

Certification d'admin Salesforce (ADM-201). Entry-level dans l'écosystème Salesforce. Couvre configuration, sécurité, automation sans code. Très demandée sur les postes Salesforce admin / consultant fonctionnel, surtout dans les ESN orientées CRM.

Certification AWS pour valider la conception d'architectures sur AWS (compute, stockage, réseau, sécurité). "Associate" est le niveau intermédiaire. Examen 65 questions, 130 min. Très demandée sur les offres cloud AWS junior / medior. Renouvellement tous les 3 ans.

Cisco Certified Internetwork Expert, le sommet de la pyramide Cisco. Examen labo pratique de 8h très exigeant, taux de réussite faible. Trophée pour les experts réseau, très bien rémunéré côté seniors et consulting infra.

Lean Six Sigma Black Belt, niveau au-dessus du Green Belt. Chef de projet d'amélioration continue, encadre des Green Belts. Demandé pour les postes de Process Owner / Transformation seniors.

Offensive Security Certified Professional, certification Offensive Security réputée pour son examen 100% pratique (24h pour pwn 5 machines en lab). Standard de fait pour les pentesters senior. Très respectée dans la communauté sécu offensive. "Try harder" est sa devise.

Microsoft Azure Solutions Architect Expert, niveau "Expert" au-dessus de l'Associate. Conception d'architectures Azure enterprise. Prérequis : AZ-104. Demandée sur les postes architecte cloud Microsoft senior.

Certified Ethical Hacker, certification EC-Council axée pentest et red teaming. Couvre les outils et techniques offensives. Plus accessible que l'OSCP (théorique vs pratique). Souvent demandée comme entrée dans la carrière pentest, complétée plus tard par OSCP.

Google Cloud Associate Cloud Engineer, certification d'entrée Google Cloud. Couvre déploiement, monitoring, gestion sur GCP. Plus accessible que la Professional Cloud Architect. Entry-level pour les profils cloud orientés GCP.

Lean Six Sigma Green Belt, certification d'amélioration continue. Méthodologie d'analyse statistique pour réduire les défauts / variations dans les processus. Demandée sur les rôles d'optimisation de process (industrie, services, IT ops).

ServiceNow Certified Implementation Specialist (CIS), certification par module (ITSM, HR, CSM, Discovery, etc.). Prérequis : ServiceNow Certified System Administrator (CSA). Très demandée sur les postes ServiceNow consultant / dev, marché premium.

The Open Group Architecture Framework, framework de référence pour l'architecture d'entreprise. 2 niveaux (Foundation + Certified). Demandé pour les rôles d'architecte d'entreprise / d'urbaniste SI. Marché surtout grands comptes, banques, secteur public.

Certification AWS niveau "Professional" (au-dessus de l'Associate), focus CI/CD, monitoring, IaC sur AWS. Examen long et exigeant. Demandée sur les postes DevOps / SRE seniors travaillant sur AWS.

Certification AWS pour les devs qui codent et déploient sur AWS (Lambda, DynamoDB, S3, API Gateway). Plus pratique que la SA Associate, focus implémentation. Bonne complément de la SA pour les profils fullstack ou backend.

Microsoft Azure Fundamentals, certification d'entrée. Pas de prérequis. Couvre les concepts cloud + offre Azure de manière générale. Souvent demandée comme premier badge cloud pour les profils non-tech (commercial, chef de projet) ou en entrée de carrière infra.

Certified Scrum Product Owner, pendant CSM côté Product Owner chez Scrum Alliance. Cours obligatoire + examen. Souvent vue comme une certification "d'entrée" dans le monde du PO, le PSPO étant considéré plus exigeant.

Google Cloud Professional Cloud Architect, certification d'archi cloud GCP. Niveau Professional (au-dessus de l'Associate). Examen 2h, réputation difficile. Demandée sur les postes architecte cloud chez les boîtes data-driven (souvent sur GCP).

ICAgile Certified Professional - Agile Coaching, certification ICAgile pour les coachs agiles. Reconnue dans le marché du coaching agile en entreprise. Marché de niche mais bien rémunéré côté seniors.

Famille de certifications Oracle pour Java (Associate, Professional, Master). Reconnaît la maîtrise du langage Java. Demandée par certaines ESN comme proof of expertise sur les missions Java enterprise.

Professional Scrum Product Owner, certification scrum.org pour le rôle de Product Owner. 3 niveaux (PSPO I / II / III). Plus rigoureuse que la CSPO de Scrum Alliance (pas de prérequis cours, mais examen seul ~85% de réussite minimum). Référence pour les PO sérieux en France.

Program Management Professional, certification PMI au-dessus du PMP pour les responsables de programmes (ensemble de projets coordonnés). Cible directeurs de programme avec 4+ ans d'expérience. Marché de niche en France (rare hors grands comptes).

Style architectural d'API HTTP défini par Roy Fielding (thèse 2000) : ressources identifiées par URLs, verbes HTTP (GET / POST / PUT / DELETE), stateless. Standard universel des APIs web depuis 15 ans. Concurrencé par GraphQL et gRPC sur les use cases avancés.

Langage de requête pour API créé par Facebook en 2015, alternative à REST. Le client demande exactement les champs dont il a besoin, en un seul appel. Fort typage du schéma. Adopté par GitHub, Shopify, Twitter. Concurrent émergent : tRPC (TypeScript end-to-end).

Framework RPC créé par Google en 2015, basé sur HTTP/2 et Protocol Buffers. Très performant (binaire, streaming bidirectionnel), idéal pour la communication inter-services dans les architectures microservices. Plus complexe à débugger que REST. Usage typique : backend ↔ backend.

Leader mondial du CRM en SaaS depuis 1999, positionné B2B. Plateforme étendue : Sales / Service / Marketing Cloud, Apex (langage propriétaire), Lightning UI. Forte demande sur le marché du conseil et de l'intégration. Concurrents : Microsoft Dynamics, HubSpot.

Suite applicative cloud de Microsoft (2016) combinant CRM (ventes, service, marketing) et ERP (finance, supply chain). Forte intégration avec Microsoft 365, Power Platform et Azure. Très présente dans les SI Microsoft-centric français. Concurrents : Salesforce (CRM), SAP (ERP). Marché ESN demandeur de consultants fonctionnels et techniques.

Plateforme SaaS de support client multicanal (tickets, chat, voix, help center), fondée en 2007 au Danemark. Très répandue dans les scale-ups B2C et B2B en France. Concurrents : Intercom (chat first), Freshdesk, Salesforce Service Cloud. Recruteur fréquent côté support / CX, avec un volet API pour les intégrations.

Plateforme ITSM (gestion des services IT) en SaaS, lancée en 2003. Couvre tickets, incidents, problèmes, changements, CMDB. Étendue progressivement à HR, sécurité, customer service. Standard de fait dans les grandes entreprises. Marché demandeur (devs / admins ServiceNow rares et chers).

ITSM open-source français (Gestionnaire libre de parc informatique), démarré en 2003. Gestion d'inventaire, tickets, contrats, projets, base de connaissances. Très installé dans les collectivités, écoles, PME et hôpitaux. Alternative libre à ServiceNow et Easyvista côté entrée et milieu de gamme. Forte demande sur les postes adminsys publics FR.