Automatiser l’administration réseau avec Python et l’IA

Développez des scripts réseau robustes, assistés par l’IA, capables de collecter des configurations, détecter des écarts et produire des rapports exploitables.

Durée2 jours

NiveauIntermédiaire

FormatPrésentiel ou à distance

PublicProfessionnels IT

Formation technique

Objectifs opérationnels

Formation de deux jours à Python et aux API de LLM pour automatiser la collecte, le contrôle et la documentation des configurations réseau.

Structurer un script Python destiné aux opérations réseau.
Collecter des informations par SSH ou API dans un laboratoire.
Normaliser et comparer des configurations réseau.
Appeler une API de LLM côté serveur et contraindre son résultat.
Sécuriser les secrets, les erreurs et les journaux d’exécution.

Compétences développées

Manipuler des fichiers, dictionnaires et données JSON avec Python.
Construire une chaîne de collecte et d’analyse réutilisable.
Valider automatiquement un résultat produit avec l’aide de l’IA.
Générer un rapport d’écarts exploitable par l’équipe réseau.

Déroulé pédagogique

Programme détaillé

Chaque demi-journée combine apports ciblés, démonstrations et travaux pratiques dans un laboratoire isolé.

Jour 1 - Python appliqué à l’exploitation réseau

Matin - Fondamentaux Python utiles au réseau

Environnement de travail, variables, collections, fonctions et exceptions.
Lecture de fichiers de configuration et manipulation de JSON.
Organisation d’un script maintenable et journalisation des actions.
Utilisation responsable d’un assistant IA pour expliquer, compléter et tester le code.

Travaux pratiques : Lire un inventaire d’équipements et produire un premier rapport de conformité.

Après-midi - Collecte et normalisation

Connexion SSH dans un environnement de laboratoire.
Interrogation d’une API réseau et gestion des réponses.
Collecte, sauvegarde, horodatage et normalisation des configurations.
Gestion des délais, équipements indisponibles et reprises sur erreur.

Travaux pratiques : Collecter les configurations de plusieurs équipements simulés et établir un état de collecte fiable.

Jour 2 - Intégrer un LLM et fiabiliser l’automatisation

Matin - API d’IA et sorties structurées

Appel d’une API de modèle depuis un service côté serveur.
Conception du contexte, des instructions et des formats de sortie.
Validation de schémas, contrôle des réponses et gestion des coûts.
Secrets, variables d’environnement et séparation des responsabilités.

Travaux pratiques : Transformer des données réseau normalisées en constats structurés et vérifiables.

Après-midi - Projet d’automatisation

Définition des règles de conformité et des exceptions autorisées.
Comparaison de configurations et hiérarchisation des écarts.
Génération d’un rapport HTML ou Markdown avec preuves techniques.
Tests, revue de code et documentation d’exploitation.

Travaux pratiques : Finaliser un outil qui collecte, détecte les anomalies et produit un rapport de synthèse.

Projet de synthèse

Outil Python de collecte multi-équipements, détection d’écarts et génération d’un rapport technique.

Pédagogie

Démonstrations commentées
Travaux pratiques guidés
Mise en situation finale
Supports et corrigés numériques

Évaluation

Positionnement initial
Évaluation formative
Projet final évalué
Validation des connaissances

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Retrouvez le plan par demi-journée, les objectifs, les prérequis, les moyens pédagogiques et les modalités d’évaluation.

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