AI Professional
Certification européenne validant la maîtrise opérationnelle de l'IA : conception, déploiement et supervision de solutions d'apprentissage automatique en environnement professionnel.
Compétences clés
- ✓Conception et entraînement de modèles ML/DL
- ✓Déploiement et MLOps en production
- ✓Éthique, biais et gouvernance 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 :
- →Data Scientists souhaitant valider leurs compétences opérationnelles
- →Ingénieurs ML/AI en charge de projets de bout en bout
- →Consultants IA accompagnant des transformations digitales
✗ Cette certification n'est pas adaptée si :
- →Débutants sans expérience en programmation Python → orienter vers une formation fondamentale en data science avant certification
- →Experts en recherche IA académique cherchant validation de contributions scientifiques → orienter vers AI Fellow Series (niveau 901)
Prérequis & conditions d'accès
Inscription libre. Expérience pratique en ML recommandée pour optimiser les chances de réussite.
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.
Compétences évaluées
Modélisation avancée
Maîtrise des architectures ML/DL, du feature engineering à l'optimisation d'hyperparamètres.
Production & MLOps
Déploiement robuste, pipelines CI/CD, versioning de modèles et infrastructure scalable.
Gouvernance IA
Détection de biais, explicabilité (XAI), conformité RGPD et AI Act européen.
Performance continue
Monitoring en temps réel, détection de drift, retraining automatisé et A/B testing.
Format de l'examen
Programme
Fondamentaux et architectures ML/DL
Apprentissage supervisé : régression, classification, arbres de décision, forêts aléatoires, gradient boosting (XGBoost, LightGBM). Apprentissage non-supervisé : clustering (k-means, DBSCAN), réduction de dimensionnalité (PCA, t-SNE, UMAP). Réseaux de neurones : perceptrons, backpropagation, fonctions d'activation. Architectures deep learning : CNN, RNN, LSTM, GRU, attention mechanisms, transformers. Feature engineering : sélection, extraction, transformation, encoding catégoriel. Régularisation : L1/L2, dropout, early stopping. Validation et métriques : cross-validation, overfitting/underfitting, métriques de classification et régression.
MLOps et industrialisation
Pipelines ML : orchestration avec Airflow, Kubeflow, Prefect. Versioning : code (Git), données (DVC), modèles (MLflow, Weights & Biases). Conteneurisation : Docker pour environnements reproductibles, registries. Orchestration Kubernetes : déploiement scalable, gestion des ressources GPU. Model serving : TensorFlow Serving, TorchServe, ONNX Runtime, FastAPI. CI/CD pour ML : tests automatisés, validation de modèles, déploiement progressif. Infrastructure as Code : Terraform, configuration déclarative. Gestion des secrets et credentials. Stratégies de déploiement : blue-green, canary, shadow mode.
Éthique, biais et conformité
Types de biais : biais de sélection, de mesure, d'échantillonnage, algorithmique. Détection de biais : analyse démographique, disparate impact, équalized odds. Mitigation : resampling, reweighting, adversarial debiasing. Explicabilité (XAI) : SHAP values, LIME, attention visualization, feature importance. Fairness metrics : demographic parity, equal opportunity, calibration. Model cards et documentation : transparence, limitations, cas d'usage. RGPD : droit à l'explication, minimisation des données, privacy by design. AI Act européen : classification des risques, obligations selon niveaux, interdictions. Audits algorithmiques et certifications.
Monitoring, drift et optimisation
Data drift : détection statistique (KS test, PSI), monitoring distributions. Concept drift : performance degradation, detection patterns. Monitoring en production : métriques métier, latence, throughput, erreurs. Observabilité : logging structuré, tracing distribué, dashboards. Alerting : seuils adaptatifs, anomaly detection. Retraining automatisé : triggers, pipelines, validation avant déploiement. A/B testing : design expérimental, significance testing, multi-armed bandits. Optimisation performance : quantization, pruning, distillation, ONNX conversion. Optimisation coûts : batch vs real-time, auto-scaling, spot instances. Edge deployment : TensorFlow Lite, optimisation mobile/IoT.
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 — 450€ TTC
Paiement en ligne sécurisé par carte bancaire (Stripe).
Tarif entreprise : 585€ HT
Questions fréquentes
Quelle différence avec les certifications américaines type AWS ML Specialty ?
PROVA AI Professional est agnostique cloud et framework, couvre la gouvernance européenne (AI Act, RGPD), et évalue la capacité opérationnelle complète — pas seulement l'usage d'un écosystème propriétaire. Notre approche souveraine garantit une reconnaissance paneuropéenne sans dépendance à un vendor.
Dois-je maîtriser tous les frameworks ML ?
Non. L'examen évalue les concepts architecturaux et MLOps transverses. Vous devez maîtriser au moins un framework majeur (TensorFlow, PyTorch ou scikit-learn), mais les questions portent sur les principes applicables à tous.
Le volet éthique et biais est-il vraiment évalué ?
Absolument. 20% de l'examen porte sur la gouvernance IA, l'explicabilité et la conformité réglementaire européenne. C'est un différenciateur majeur face aux certifications US qui traitent ces sujets superficiellement.
Quel niveau technique pour les cas pratiques ?
Les cas pratiques évaluent votre capacité à concevoir des architectures MLOps complètes : choix d'infrastructure, stratégie de déploiement, monitoring, gestion du drift. Pas de code à écrire, mais des décisions architecturales justifiées.
La certification couvre-t-elle le GenAI et les LLMs ?
Oui. Les architectures transformer, le fine-tuning, le prompt engineering avancé et le déploiement de LLMs (quantization, LoRA, RAG) sont couverts dans le module architectures ML/DL et MLOps.
Ils se sont certifiés
« Enfin une certification qui évalue la réalité du métier : MLOps, monitoring, conformité européenne. Le rapport PROVA DNA m'a permis d'identifier mes axes d'amélioration sur la détection de drift. Bien plus pertinent que les certifs cloud US. »
« La partie gouvernance et AI Act est un vrai différenciateur. J'ai pu valoriser cette certification auprès de clients du secteur bancaire très sensibles à la conformité. Le niveau technique est exigeant, c'est ce qui fait sa valeur. »
« Préparation intensive mais les cas pratiques reflètent parfaitement les décisions architecturales que je prends au quotidien. La reconnaissance européenne facilite mes missions transfrontalières. Je recommande vivement. »
Reconnaissance internationale
Couvre un périmètre plus large que AWS Certified Machine Learning - Specialty (agnostique cloud) et Google Professional ML Engineer (gouvernance européenne intégrée)
AWS et Google Cloud 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.