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.
Key skills
- ✓Architecture de systèmes ML/DL en production
- ✓MLOps et industrialisation de pipelines IA
- ✓Gouvernance et éthique de l'IA
- ✓Optimisation et monitoring de modèles
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:
- →ML Engineers et Data Scientists seniors
- →Architectes solutions IA
- →Tech Leads projets d'industrialisation ML
- →Consultants en transformation IA
✗ This certification is not suitable if:
- →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
Prerequisites & eligibility
Inscription en ligne, paiement du voucher, validation de l'identité lors de l'examen surveillé.
Purchase options
Exam voucher, LMS pathway, bundle packs — build your order
Options d'achat
Composez votre parcours — voucher d'examen, préparation LMS, packs entreprise.
Upcoming exam sessions
4 sessions per year — March, June, September, December
Skills assessed
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.
Exam format
Curriculum
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.
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 — €550 incl. VAT
Secure online payment by credit card (Stripe).
Business rate: €715 excl. VAT
Frequently asked questions
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.
They got certified
« 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. »
International recognition
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.
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.