Model Evaluation & Red Teaming
Certifiez votre expertise en évaluation rigoureuse et red teaming de modèles d'IA générative : métriques, adversarial testing, détection de biais et vulnérabilités.
Compétences clés
- ✓Évaluer les performances et limites de modèles LLM avec métriques quantitatives
- ✓Conduire des campagnes de red teaming pour identifier les vulnérabilités
- ✓Détecter et mesurer les biais, hallucinations et dérives comportementales
- ✓Concevoir des protocoles de test adversarial et documenter les risques
Est-ce fait pour vous ?
✓ Cette certification est faite pour vous si :
- →ML Engineers travaillant sur des modèles génératifs
- →AI Safety Specialists et chercheurs en alignement
- →Auditeurs et consultants en sécurité IA
- →Responsables produit IA et équipes de gouvernance
✗ Cette certification n'est pas adaptée si :
- →Débutants sans expérience préalable avec les modèles de langage → privilégier PROVA Prompt Engineering Foundations
- →Experts en AI Safety cherchant une certification de niveau recherche → privilégier PROVA AI Alignment & Safety (Master 801) à venir
Prérequis & conditions d'accès
Inscription libre, prérequis techniques vérifiés via questionnaire d'auto-évaluation.
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
Évaluation quantitative
Maîtrise des métriques (perplexité, BLEU, ROUGE, BERTScore) et benchmarks standardisés pour LLM.
Red teaming opérationnel
Conception et exécution d'attaques adversariales (prompt injection, jailbreak, exfiltration).
Détection de biais
Identification et quantification des biais sociaux, culturels et représentationnels dans les sorties.
Documentation des risques
Rédaction de rapports d'évaluation structurés conformes aux standards européens (AI Act).
Format de l'examen
Programme
Fondamentaux de l'évaluation de modèles
Métriques d'évaluation classiques (accuracy, precision, recall, F1-score, perplexité, log-likelihood). Benchmarks standardisés pour LLM : MMLU, HellaSwag, TruthfulQA, BBH, HumanEval. Limites des métriques automatiques et nécessité de l'évaluation humaine. Protocoles d'évaluation A/B et comparaisons Elo. Métriques spécifiques au NLG : BLEU, ROUGE, METEOR, BERTScore, BLEURT. Évaluation de la cohérence, fluidité et pertinence. Frameworks d'évaluation : HELM, Eleuther AI Harness, OpenAI Evals.
Red teaming et adversarial testing
Taxonomie des attaques adversariales sur LLM. Prompt injection (directe et indirecte). Techniques de jailbreaking et contournement de guardrails. Attaques par suffixe adversarial (GCG, AutoPrompt). Exfiltration de données d'entraînement et membership inference. Attaques par empoisonnement de contexte. Model inversion et extraction de paramètres. Outils de red teaming : PyRIT (Microsoft), Garak, Promptfoo, OWASP LLM Top 10. Conception de campagnes de red teaming : scénarios, personas, métriques de succès. Documentation et reporting des vulnérabilités découvertes.
Détection de biais et hallucinations
Taxonomie des biais dans les modèles : biais de représentation, stéréotypes, biais culturels et linguistiques. Mesure quantitative des biais : disparate impact, demographic parity, equalized odds. Outils d'audit : Fairlearn, AI Fairness 360, WinoBias, StereoSet. Détection et quantification des hallucinations factuelles. Méthodes de vérification factuelle : retrieval-augmented generation, fact-checking automatique. Analyse de la cohérence temporelle et logique. Évaluation de la robustesse aux variations de formulation. Tests de consistance et calibration des modèles.
Documentation et conformité
Rédaction de model cards selon le standard de Mitchell et al. Datasheets for datasets. Rapports de red teaming structurés : méthodologie, findings, recommandations. Conformité AI Act européen : obligations pour systèmes à haut risque, documentation technique, traçabilité. Système de gestion des risques IA. Communication des limitations et risques aux parties prenantes non techniques. Versioning et traçabilité des évaluations. Intégration dans les pipelines CI/CD. Gouvernance et responsabilité des modèles en production.
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 en AI Safety ?
Contrairement aux certifications US généralistes, PROVA Model Evaluation & Red Teaming est centrée sur les pratiques opérationnelles européennes, avec une forte emphase sur la conformité AI Act et les standards GDPR. Le red teaming est traité de manière technique et approfondie, pas comme simple module théorique.
Faut-il maîtriser le fine-tuning de modèles pour passer cette certification ?
Non, mais une compréhension solide du fonctionnement interne des LLM est requise. L'examen évalue votre capacité à tester et auditer des modèles existants, pas à les entraîner. Des connaissances en PyTorch/TensorFlow sont un plus mais non obligatoires.
Quels outils sont couverts dans l'examen ?
PyRIT (Microsoft), Garak, Promptfoo, OWASP LLM Top 10, AI Fairness 360, Fairlearn, ainsi que des frameworks d'évaluation comme HELM et Eleuther AI Harness. Les cas pratiques utilisent des sorties réelles de modèles à analyser.
Cette certification est-elle reconnue pour les audits AI Act ?
Oui. Le référentiel PROVA intègre les exigences de l'AI Act européen en matière d'évaluation des systèmes à haut risque. Les certifiés sont formés aux obligations de documentation et de traçabilité imposées par la réglementation.
Quel est le taux de réussite et comment se préparer efficacement ?
Le taux de réussite est de 71%, reflétant l'exigence technique de la certification. La préparation recommandée : 3-4 semaines avec pratique hands-on sur des modèles open-source (Llama, Mistral), lecture de model cards et rapports de red teaming publics (Anthropic, OpenAI), et utilisation des outils d'audit.
Ils se sont certifiés
« Cette certification m'a donné une méthodologie rigoureuse pour auditer nos modèles avant production. Les cas pratiques sur le red teaming sont particulièrement réalistes et m'ont préparé aux situations réelles que je rencontre quotidiennement. »
« Enfin une certification européenne qui traite sérieusement du red teaming et de l'évaluation adversariale. Le focus sur la conformité AI Act est un vrai plus pour nos projets d'audit. Le niveau d'exigence est élevé mais justifié. »
« J'ai passé plusieurs certifications IA américaines, mais celle-ci est la plus opérationnelle sur l'évaluation de modèles. Les outils couverts (PyRIT, Garak) sont exactement ceux que j'utilise en mission. Le rapport PROVA DNA est un excellent support commercial. »
Reconnaissance internationale
Couvre des domaines similaires à MLSecOps Certified Professional (MLSCP) mais avec focus européen AI Act et red teaming approfondi, absents des certifications américaines généralistes.
MLSecOps est une marque tierce. PROVA est indépendant et non affilié à aucune organisation de certification américaine.
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.