AI Master 801
Certification de niveau Master validant l'expertise en conception, déploiement et gouvernance de systèmes d'IA en production à l'échelle industrielle.
Compétences clés
- ✓Architecture de systèmes ML/DL en production
- ✓MLOps et industrialisation de pipelines IA
- ✓Gouvernance et éthique de l'IA
- ✓Optimisation et monitoring de modèles
Équivalences de marché
Cette certification PROVA couvre le périmètre de compétences attendu par les certifications suivantes :
Est-ce fait pour vous ?
✓ Cette certification est faite pour vous si :
- →ML Engineers et Data Scientists seniors
- →Architectes solutions IA
- →Tech Leads projets d'industrialisation ML
- →Consultants en transformation IA
✗ Cette certification n'est pas adaptée si :
- →Débutants en IA sans expérience ML → orienter vers formations fondamentales ou certifications niveau Standard
- →Chercheurs académiques en IA théorique → orienter vers Fellow Series pour reconnaissance de contributions scientifiques
Prérequis & conditions d'accès
Inscription en ligne, paiement du voucher, validation de l'identité lors de l'examen surveillé.
Options d'achat
Voucher d'examen, parcours LMS, packs économiques — composez votre panier
Options d'achat
Composez votre parcours — voucher d'examen, préparation LMS, packs entreprise.
Prochaines sessions d'examen
4 sessions par an — Mars, Juin, Septembre, Décembre
Compétences évaluées
Architecture IA scalable
Concevoir des architectures MLOps robustes avec Kubeflow, MLflow et infrastructure cloud-native.
Production et monitoring
Déployer et superviser des modèles en production avec drift detection et A/B testing.
Optimisation avancée
Maîtriser quantization, pruning, distillation et déploiement edge avec ONNX et TensorRT.
Gouvernance IA
Implémenter frameworks de conformité RGPD, AI Act et pratiques d'IA responsable.
Format de l'examen
Programme
Architecture et Design de Systèmes IA
Patterns d'architecture pour ML en production : batch vs real-time inference, lambda architecture, kappa architecture. Infrastructure de serving : TensorFlow Serving, TorchServe, Triton Inference Server, Seldon Core. Orchestration Kubernetes pour workloads ML. Design de systèmes distribués : partitionnement de données, parallélisation d'entraînement (data/model parallelism), communication inter-nœuds. Scalabilité horizontale et verticale. Gestion de la latence et du throughput. Architecture multi-modèles et ensemble methods en production.
MLOps et Industrialisation
Principes DevOps appliqués au ML. CI/CD pour pipelines ML : tests unitaires de modèles, validation de données, tests d'intégration. Versioning : Git pour code, DVC pour données, MLflow/Weights & Biases pour expériences. Model registry et gestion du cycle de vie. Feature stores (Feast, Tecton) pour réutilisabilité. Pipeline orchestration avec Airflow, Kubeflow Pipelines, Prefect. Stratégies de déploiement : canary releases, blue-green deployment, shadow mode. Infrastructure as Code (Terraform, Pulumi) pour environnements ML.
Optimisation et Performance
Techniques de compression de modèles : quantization (post-training, quantization-aware training), pruning (structured/unstructured), knowledge distillation. Accélération hardware : optimisation GPU (CUDA, cuDNN), utilisation TPU, déploiement sur edge devices. Formats d'interopérabilité : ONNX, TensorFlow Lite, Core ML. Optimisation d'inférence avec TensorRT, OpenVINO. Profiling et benchmarking : identification des goulots d'étranglement, optimisation mémoire. Trade-offs précision/performance. Batch processing vs streaming inference.
Monitoring et Maintenance
Observability pour systèmes ML : métriques métier vs techniques. Data drift detection (KS test, PSI, Wasserstein distance). Concept drift et performance degradation. Monitoring de prédictions : distribution shifts, outlier detection. Infrastructure monitoring : latence, throughput, utilisation ressources. Alerting intelligent et automated responses. A/B testing et experimentation en production. Stratégies de retraining : triggers, fréquence, validation. Feedback loops et continuous learning. Root cause analysis pour échecs de modèles.
Comment financer votre certification
3 solutions pour couvrir le coût de votre certification
OPCO — Prise en charge employeur
Demandez à votre employeur une prise en charge via votre OPCO (plan de développement des compétences).
Personnel — 550€ TTC
Paiement en ligne sécurisé par carte bancaire (Stripe).
Tarif entreprise : 715€ HT
Questions fréquentes
Quelle différence avec les certifications cloud IA (AWS ML, Azure AI) ?
AI Master 801 est vendor-agnostic et couvre l'ensemble de l'écosystème MLOps (open-source et multi-cloud), là où les certifications américaines restent enfermées dans leur écosystème propriétaire. Nous valorisons l'autonomie technologique et la maîtrise des fondamentaux transférables.
Dois-je maîtriser tous les frameworks ML pour passer l'examen ?
Non. L'examen évalue votre capacité à concevoir des architectures et résoudre des problématiques d'industrialisation, pas à connaître la syntaxe de chaque outil. Une maîtrise approfondie d'un framework majeur (TensorFlow ou PyTorch) et une compréhension des concepts MLOps suffisent.
L'examen couvre-t-il les LLMs et Generative AI ?
Oui, dans le contexte architectural : déploiement de modèles de langage, fine-tuning en production, gestion de prompts, RAG (Retrieval-Augmented Generation), vector databases et considérations de coûts/latence pour les modèles génératifs.
Puis-je utiliser de la documentation pendant l'examen ?
Non. L'examen est en conditions contrôlées sans accès externe. Cependant, les cas pratiques incluent tous les éléments contextuels nécessaires (extraits de logs, métriques, schémas d'architecture) pour évaluer votre capacité de diagnostic et décision.
Cette certification est-elle reconnue par les employeurs européens ?
Oui. L'alignement EQF niveau 7 (Master) et le référentiel ESCO assurent une reconnaissance dans tous les pays européens. De plus en plus d'entreprises européennes privilégient les certifications souveraines face aux monopoles américains qui imposent leurs standards et captent les budgets formation.
Ils se sont certifiés
« Enfin une certification qui évalue la capacité à architecturer des systèmes ML en production, pas juste à cliquer dans une console cloud. Le niveau d'exigence est élevé, les cas pratiques sont réalistes. Reconnue immédiatement par mon employeur. »
« J'ai passé plusieurs certifications cloud IA, toujours frustrée par leur enfermement propriétaire. AI Master 801 couvre l'écosystème complet avec une vraie profondeur technique. Le rapport PROVA DNA est un excellent outil pour identifier mes axes de progression. »
« La section gouvernance et AI Act est particulièrement pertinente pour nos clients européens. Cette certification démontre une expertise qui va au-delà du technique pur : conformité, éthique, souveraineté. Un vrai différenciateur sur le marché. »
Reconnaissance internationale
Couvre des domaines similaires à AWS Certified Machine Learning - Specialty et Google Professional ML Engineer, mais avec approche vendor-agnostic et focus sur souveraineté technologique européenne.
AWS et Google sont des marques déposées de leurs propriétaires respectifs. PROVA est indépendant et non affilié à ces organisations.
Votre parcours de certification
Avant, pendant, après — la progression logique recommandée
Droits du candidat
Transparence
Les critères de décision et le barème sont documentés et accessibles avant l'examen.
Droit d'appel
Toute décision peut être contestée dans les 30 jours. Examen par un tiers indépendant.
Plainte
Toute personne peut signaler un dysfonctionnement. Formulaire public accessible sans compte.