AI for Management Professional
Certifie la capacité à piloter des projets d'IA, évaluer les cas d'usage et intégrer l'intelligence artificielle dans les processus métiers avec une approche ROI et éthique.
Key skills
- ✓Piloter des projets d'IA de bout en bout avec méthodologie agile
- ✓Évaluer la faisabilité technique et le ROI de cas d'usage IA
- ✓Collaborer efficacement avec data scientists et équipes techniques
- ✓Intégrer les enjeux éthiques, réglementaires et de gouvernance IA
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 digital et transformation
- →Managers et directeurs métiers
- →Consultants en stratégie et innovation
- →Product managers de solutions IA
- →Responsables innovation et R&D
✗ This certification is not suitable if:
- →Débutants sans expérience en gestion de projet : orientez-vous d'abord vers des formations fondamentales en management de projet avant d'aborder l'IA.
- →Data scientists cherchant une certification technique avancée : consultez plutôt les certifications PROVA de niveau Master 801 en Data Science ou Machine Learning Engineering.
Prerequisites & eligibility
Inscription en ligne, paiement sécurisé, vérification d'identité avant passage de l'examen.
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
Pilotage de projets IA
Maîtriser les méthodologies de gestion de projet IA, de l'idéation au déploiement en production.
Évaluation stratégique
Identifier et prioriser les cas d'usage IA à fort impact business avec analyse coût-bénéfice.
Transformation organisationnelle
Accompagner le changement et structurer une gouvernance IA adaptée à l'organisation.
IA responsable
Intégrer les principes d'éthique, de conformité RGPD et d'AI Act européen dans les décisions.
Exam format
Curriculum
Fondamentaux de l'IA pour managers
Typologie des IA : machine learning supervisé et non supervisé, deep learning, NLP et traitement du langage naturel, computer vision, IA générative (LLM, diffusion models). Vocabulaire technique : datasets, features, entraînement, inférence, overfitting, accuracy, précision/recall. Différences entre IA prédictive et générative. Limites de l'IA : biais algorithmiques, hallucinations, besoins en données. Panorama des plateformes : Azure AI, Google Vertex AI, AWS SageMaker, solutions open source (Hugging Face, TensorFlow). Acteurs du marché européen et souveraineté numérique.
Identification et évaluation de cas d'usage
Méthodologie d'identification : cartographie des processus métiers, détection des tâches répétitives et prédictives, opportunités d'automatisation et d'augmentation. Évaluation de faisabilité : disponibilité et qualité des données, complexité algorithmique, contraintes techniques et budgétaires. Construction de business case : calcul de ROI, estimation des gains (productivité, réduction d'erreurs, revenus incrémentaux), coûts complets (licences, infrastructure, compétences). Priorisation : matrice valeur/complexité, scoring multicritère, time-to-market. Benchmarking sectoriel : cas d'usage par industrie (retail, finance, santé, industrie, services).
Pilotage de projets IA
Cycle de vie d'un projet IA : phase exploratoire, POC (proof of concept), MVP (minimum viable product), industrialisation, production et monitoring. Méthodologies agiles adaptées : sprints data science, gestion de l'incertitude, itérations sur la qualité du modèle. Collaboration avec data scientists : définition du problème métier, critères de succès quantifiables, revue des métriques (accuracy, F1-score, AUC-ROC), interprétation des résultats. Gestion des données : collecte, nettoyage, annotation, respect RGPD, versioning des datasets. MLOps : CI/CD pour modèles, monitoring de la dérive (data drift, concept drift), réentraînement, A/B testing. Gestion des échecs : pivots, arrêt de projets non viables, capitalisation des apprentissages.
Gouvernance, éthique et conformité
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 — €390 incl. VAT
Secure online payment by credit card (Stripe).
Business rate: €520 excl. VAT
Frequently asked questions
Dois-je savoir coder pour passer cette certification ?
Non. Cette certification est conçue pour les profils management et stratégie. Aucune compétence en programmation n'est requise. L'accent est mis sur la compréhension des concepts, le pilotage de projets et la prise de décision éclairée concernant l'IA.
Quelle différence avec les certifications américaines en IA ?
PROVA AI for Management Professional intègre nativement le cadre réglementaire européen (RGPD, AI Act) et les enjeux de souveraineté numérique. Contrairement aux certifications US généralistes, elle est calibrée sur les réalités du marché européen et reconnue par l'EQF.
Cette certification couvre-t-elle l'IA générative (ChatGPT, etc.) ?
Oui, le référentiel inclut les enjeux spécifiques de l'IA générative : évaluation de cas d'usage (automatisation de contenu, assistants virtuels), risques associés (hallucinations, propriété intellectuelle), et intégration dans les workflows métiers avec une approche critique.
Quel est le profil type des candidats qui réussissent ?
Les candidats qui réussissent combinent généralement 3-5 ans d'expérience en gestion de projet ou management, une curiosité technique pour l'IA (veille, formations courtes) et une expérience d'interaction avec des équipes techniques. Le taux de réussite est de 72%.
Comment se préparer efficacement à l'examen ?
Le parcours LMS PROVA inclut 18h de contenus (vidéos, cas pratiques, quiz), une bibliographie commentée et 2 examens blancs. Comptez 3 à 4 semaines de préparation à raison de 5-7h par semaine. L'expérience terrain sur un projet IA est un atout majeur.
They got certified
« Cette certification m'a permis de structurer notre démarche IA et de dialoguer d'égal à égal avec nos data scientists. Le focus sur l'AI Act européen est un vrai plus pour anticiper les contraintes réglementaires. »
« Enfin une certification IA pensée pour les managers ! Les cas pratiques sont réalistes et m'ont directement servi sur mes missions clients. Le rapport PROVA DNA est un excellent outil de positionnement. »
« J'ai pu passer d'une compréhension superficielle de l'IA à une vraie capacité de pilotage. La partie sur les biais algorithmiques et l'éthique m'a particulièrement aidée à challenger nos choix techniques. »
International recognition
Couvre des domaines similaires à AWS Certified Machine Learning - Specialty (volet management) et Google Cloud Professional ML Engineer (volet business), avec focus renforcé sur la réglementation européenne et la gouvernance IA.
AWS et Google Cloud sont des marques déposées d'Amazon Web Services Inc. et Google LLC respectivement. PROVA est indépendant et non affilié à ces organisations.
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.