AI Business Foundations
Maîtrisez les fondamentaux stratégiques et opérationnels de l'IA en entreprise : de l'évaluation des cas d'usage à la gouvernance des modèles.
Key skills
- ✓Identifier et qualifier les opportunités d'IA dans les processus métier
- ✓Évaluer la faisabilité technique et le ROI de projets IA
- ✓Piloter un déploiement IA responsable et conforme (RGPD, AI Act)
- ✓Collaborer efficacement avec les équipes data science et IT
Market equivalents
This PROVA certification covers the competency scope expected by the following certifications:
Is this right for you?
✓ This certification is right for you if:
- →Chefs de projet transformation digitale et innovation
- →Business analysts et consultants en stratégie IA
- →Responsables métier (marketing, RH, finance, opérations) pilotant des initiatives data
✗ This certification is not suitable if:
- →Débutants sans expérience en environnement professionnel digital : privilégier d'abord une certification en gestion de projet ou transformation digitale.
- →Data scientists et ML engineers cherchant une certification technique avancée : s'orienter vers PROVA AI Engineering Master 801 (à venir).
Prerequisites & eligibility
Inscription libre sans prérequis formel, recommandé pour profils avec 2+ ans d'expérience en environnement digital.
Purchase options
Exam voucher, LMS pathway, bundle packs — build your order
Options d'achat
Composez votre parcours — voucher d'examen, préparation LMS, packs entreprise.
Skills assessed
Vision stratégique IA
Identifier les cas d'usage à forte valeur ajoutée et prioriser les initiatives IA selon leur impact business.
Pilotage de projets IA
Coordonner les équipes techniques et métier pour déployer des solutions IA opérationnelles et mesurables.
Gouvernance et conformité
Assurer la conformité réglementaire (RGPD, AI Act) et mettre en place une gouvernance des modèles robuste.
Culture data-driven
Promouvoir l'adoption de l'IA dans l'organisation et accompagner la conduite du changement.
Exam format
Curriculum
Fondamentaux de l'IA et écosystème technologique
Taxonomie des systèmes IA : IA symbolique, machine learning supervisé et non supervisé, deep learning, IA générative (LLM, diffusion models). Différence entre entraînement et inférence. Principaux frameworks open-source (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Hugging Face Transformers). Plateformes cloud IA : Azure AI Services, Google Vertex AI, AWS SageMaker. Architectures de déploiement : on-premise, cloud, edge AI. Comprendre les GPU, TPU et l'infrastructure de calcul.
Identification et qualification des cas d'usage
Méthodologie de découverte des opportunités IA : cartographie des processus métier, identification des tâches répétitives et des décisions à automatiser. Matrice de priorisation valeur/faisabilité. Exemples sectoriels : prédiction de churn en retail, scoring crédit en finance, maintenance prédictive en industrie, diagnostic assisté en santé. Calcul de ROI : coûts d'infrastructure, d'annotation de données, de développement et de maintenance. Métriques business : gain de productivité, réduction d'erreurs, amélioration de l'expérience client. Identifier les quick wins vs projets stratégiques long terme.
Pilotage et déploiement de projets IA
Cycle de vie complet d'un projet IA : phase de discovery (définition du problème, exploration des données), POC (proof of concept avec jeu de données restreint), MVP (minimum viable product en conditions réelles), industrialisation et mise en production. Organisation des équipes : rôles du data scientist, ML engineer, data engineer, product owner IA. Gestion des données : collecte, nettoyage, annotation, versioning (DVC, MLflow). MLOps : CI/CD pour modèles, monitoring de performance (drift de données, drift de modèle), retraining automatisé. Gestion des biais algorithmiques et techniques de fairness. A/B testing et validation métier.
Gouvernance, éthique et conformité
RGPD et IA : données personnelles, consentement, droit à l'explication, AIPD (analyse d'impact relative à la protection des données). AI Act européen : classification des systèmes IA (risque inacceptable, élevé, limité, minimal), obligations pour les systèmes à haut risque (documentation, traçabilité, surveillance humaine). Explicabilité et interprétabilité des modèles : LIME, SHAP, attention mechanisms. Gestion des risques IA : matrice de risques, plan de mitigation, comité d'éthique IA. Documentation et auditabilité : model cards, datasheets, registres de modèles. Responsabilité sociétale : impact environnemental (empreinte carbone de l'entraînement), biais sociaux, transparence vis-à-vis des utilisateurs finaux.
How to fund your certification
3 options to cover the cost of your certification
OPCO — Employer funding
Ask your employer to cover the cost through your OPCO (employee training plan).
Personal — €380 incl. VAT
Secure online payment by credit card (Stripe).
Business rate: €495 excl. VAT
Frequently asked questions
Cette certification nécessite-t-elle des compétences en programmation ?
Non. AI Business Foundations s'adresse aux profils métier et stratégiques. Aucune compétence en code n'est requise. L'examen évalue votre capacité à piloter et cadrer des projets IA, pas à les développer techniquement.
Quelle est la différence avec les certifications IA américaines ?
PROVA AI Business Foundations intègre nativement le cadre réglementaire européen (RGPD, AI Act) et privilégie une approche souveraine et responsable de l'IA. Les certifications US restent souvent généralistes et ignorent les spécificités juridiques européennes.
Quels outils IA sont couverts dans l'examen ?
L'examen couvre les principales plateformes cloud (Azure AI, Google Vertex AI, AWS SageMaker), les frameworks open-source (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn) et des outils métier (ChatGPT Enterprise, Power BI AI, Salesforce Einstein). L'approche reste vendor-neutral.
Puis-je passer l'examen en anglais ?
Oui. L'examen est disponible en français et en anglais. Vous choisissez votre langue au moment de la réservation. Le contenu et le niveau d'exigence sont strictement identiques.
Comment se préparer efficacement ?
Le voucher inclut un accès au parcours LMS PROVA avec études de cas réels, vidéos explicatives, quiz interactifs et documentation technique. Comptez 2 à 4 semaines de préparation à raison de 5 à 8 heures par semaine.
They got certified
« Certification très complète qui m'a permis de structurer ma démarche IA. Les cas pratiques sont réalistes et le focus sur l'AI Act est un vrai plus pour accompagner mes clients en toute conformité. »
« Enfin une certification IA qui parle business et pas seulement technique ! J'ai pu immédiatement appliquer les frameworks de priorisation dans mon entreprise. Le ROI a été validé en 3 mois. »
« Je ne connaissais rien au machine learning avant cette formation. Aujourd'hui je pilote sereinement nos projets de personnalisation IA et je dialogue efficacement avec nos data scientists. Un vrai accélérateur de carrière. »
International recognition
Couvre des domaines similaires à IBM AI Enterprise Workflow et Google Cloud AI Business Professional, avec une approche centrée sur le cadre réglementaire européen (RGPD, AI Act).
IBM et Google Cloud sont des marques déposées de leurs propriétaires respectifs. PROVA est indépendant et non affilié.
Your certification pathway
Before, during, after — the recommended progression
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.