AI Operations Manager
Certifie la capacité à piloter le déploiement, la maintenance et l'optimisation de systèmes d'IA en production, avec une approche MLOps et gouvernance.
Key skills
- ✓Orchestration de pipelines ML en production (MLflow, Kubeflow)
- ✓Monitoring et observabilité des modèles IA (drift detection, performance tracking)
- ✓Gouvernance et conformité des systèmes IA (RGPD, AI Act)
- ✓Gestion des équipes transverses data science et ingénierie
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:
- →Responsables MLOps et AI Engineering
- →Chefs de projet IA et Product Managers techniques
- →Ingénieurs DevOps spécialisés ML
- →Architectes solutions IA
- →Consultants en transformation digitale IA
✗ This certification is not suitable if:
- →Développeurs débutants sans expérience DevOps : orientez-vous d'abord vers une certification fondamentaux ML ou DevOps de niveau inférieur
- →Architectes IA senior cherchant validation stratégique : la certification PROVA AI Architect Fellow Series (niveau 9) est plus adaptée à votre profil
Prerequisites & eligibility
Expérience professionnelle de 2 ans minimum en déploiement ML/IA ou DevOps, connaissance des concepts de machine learning et conteneurisation.
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
MLOps avancé
Maîtrise des pipelines CI/CD pour modèles ML, versioning, et déploiement continu avec outils modernes.
Monitoring intelligent
Détection proactive du drift, observabilité des prédictions et tableaux de bord métier pour systèmes IA.
Conformité IA
Application des cadres réglementaires européens (AI Act, RGPD) et documentation des systèmes à risque.
Leadership technique
Coordination des équipes pluridisciplinaires et communication avec les parties prenantes non-techniques.
Exam format
Curriculum
Architecture et déploiement de systèmes IA
Conception de pipelines MLOps end-to-end : data ingestion, feature engineering, training, validation, déploiement. Orchestration avec Kubeflow Pipelines et Apache Airflow. Conteneurisation des modèles avec Docker et déploiement Kubernetes. Stratégies de déploiement progressif (blue/green, canary, shadow mode). Gestion des artifacts et versioning avec MLflow et DVC. Infrastructure as Code pour environnements ML (Terraform, Helm). Serving d'inférence (TorchServe, TensorFlow Serving, Triton). Gestion des dépendances et reproductibilité.
Monitoring et maintenance opérationnelle
Détection et gestion du drift : concept drift, data drift, model drift. Mise en place de l'observabilité avec Prometheus et Grafana. Logging structuré des prédictions et métriques métier. Configuration d'alertes intelligentes et escalade. Stratégies de retraining automatisé et déclencheurs. Monitoring de la qualité des données en entrée. Performance tracking en production (latence, throughput, coûts). A/B testing et expérimentation continue. Gestion des incidents et post-mortems.
Gouvernance et conformité IA
Cadre réglementaire européen : AI Act, classification des systèmes à risque. Application du RGPD aux systèmes d'IA : minimisation, finalité, droits des personnes. Documentation obligatoire : model cards, datasheets, registres de modèles. Explicabilité et interprétabilité : SHAP, LIME, méthodes agnostic. Audits de biais et fairness (disparate impact, equalized odds). Traçabilité des décisions automatisées. Processus de validation et certification des systèmes critiques. Gestion des risques et comités d'éthique IA.
Optimisation et scalabilité
Optimisation des coûts cloud : spot instances, autoscaling, right-sizing. Accélération de l'inférence : quantization, pruning, distillation. Dimensionnement infrastructure selon charge prédictive. Gestion des ressources GPU : partitionnement, scheduling. Edge deployment et optimisation pour contraintes embarquées (ONNX, TensorFlow Lite). Caching et batch prediction pour optimiser les coûts. Benchmarking et profiling de modèles. Architecture multi-régions et haute disponibilité.
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 — €450 incl. VAT
Secure online payment by credit card (Stripe).
Business rate: €585 excl. VAT
Frequently asked questions
Quelle différence avec les certifications cloud (AWS ML, Azure AI) ?
Cette certification est cloud-agnostic et se concentre sur les compétences opérationnelles transverses : gouvernance, monitoring, conformité européenne. Les certifications cloud sont vendor-locked et orientées produit. PROVA vous rend autonome face aux technologies propriétaires américaines.
Faut-il être data scientist pour passer cette certification ?
Non. Le focus est sur l'opérationnalisation et le pilotage, pas sur la création de modèles. Une solide expérience DevOps/MLOps et une compréhension des concepts ML suffisent. Les profils ingénierie et gestion de projet sont particulièrement adaptés.
La conformité AI Act est-elle vraiment évaluée ?
Oui, c'est un différenciateur majeur de PROVA. Nous intégrons les exigences du règlement européen sur l'IA dès maintenant, contrairement aux certifications américaines qui ignorent le cadre réglementaire européen. Vous serez évalué sur la classification des risques, la documentation obligatoire et les audits.
Quels outils MLOps sont couverts ?
MLflow, Kubeflow, Airflow, DVC, Weights & Biases, Prometheus, Grafana, ainsi que les services managés (SageMaker, Vertex AI, Azure ML) dans une perspective comparative et non prescriptive. L'accent est mis sur les principes et patterns réutilisables.
Le certificat est-il reconnu par les recruteurs européens ?
Oui, PROVA est aligné sur le cadre EQF et ESCO, directement exploitable dans les ATS européens. De plus en plus d'entreprises européennes privilégient les certifications souveraines qui intègrent les spécificités réglementaires du continent, notamment dans les secteurs régulés (finance, santé, secteur public).
They got certified
« Enfin une certification qui parle vraiment de production et pas juste de notebooks Jupyter. La partie AI Act m'a ouvert les yeux sur nos obligations réglementaires. Indispensable pour tout responsable IA en Europe. »
« J'ai passé l'AWS ML Specialty il y a 2 ans, mais PROVA AI Operations Manager est bien plus complet sur la gouvernance et le monitoring. Le rapport DNA m'a aidée à identifier mes axes d'amélioration précis. »
« La transition vers MLOps était floue pour moi. Cette certification structure parfaitement les compétences nécessaires. Les cas pratiques sont réalistes, j'ai pu appliquer directement dans mon poste actuel. »
International recognition
Couvre des domaines similaires aux certifications MLOps de cloud providers (AWS ML Specialty, Azure AI Engineer) mais avec approche cloud-agnostic et focus sur la conformité européenne.
AWS et Azure sont des marques déposées d'Amazon Web Services Inc. et Microsoft Corporation 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.