Generative AI Professional
Certification professionnelle validant la maîtrise des modèles génératifs (LLM, diffusion, multimodaux), du prompt engineering avancé et de l'intégration d'IA générative en production.
Key skills
- ✓Concevoir et déployer des solutions basées sur des LLM (GPT, Claude, Mistral)
- ✓Maîtriser le prompt engineering, le fine-tuning et le RAG
- ✓Évaluer les performances, coûts et risques éthiques des modèles génératifs
- ✓Intégrer des API d'IA générative dans des architectures applicatives
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:
- →Ingénieurs IA et Machine Learning
- →Développeurs full-stack et architectes logiciels
- →Data Scientists et AI Engineers
- →Product Managers techniques pilotant des projets IA
✗ This certification is not suitable if:
- →Débutants sans expérience en programmation → orientez-vous vers une formation préparatoire en Python et APIs avant de tenter cette certification.
- →Experts en recherche IA académique cherchant une validation de compétences en architectures de modèles avancées → la certification PROVA AI Research Fellow Series (niveau 901) est plus adaptée.
Prerequisites & eligibility
Aucune restriction formelle, mais prérequis techniques fortement recommandés (Python, APIs, ML de base).
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
Architecture LLM
Conception de pipelines d'IA générative avec orchestration, vectorisation et retrieval augmenté.
Prompt Engineering
Techniques avancées de prompting (chain-of-thought, few-shot, self-consistency) pour maximiser la qualité des sorties.
Fine-tuning & RAG
Adaptation de modèles pré-entraînés et implémentation de Retrieval-Augmented Generation pour contextes métier.
Gouvernance IA
Gestion des biais, conformité RGPD/AI Act, monitoring des coûts et évaluation des risques éthiques.
Exam format
Curriculum
Fondamentaux des modèles génératifs
Architecture transformer et mécanismes d'attention (self-attention, multi-head attention). Tokenization (BPE, WordPiece, SentencePiece) et embeddings contextuels. Types de modèles : autorégressifs (GPT), encoder-decoder (T5), diffusion (Stable Diffusion, DALL-E), multimodaux (GPT-4V, Gemini). Pré-entraînement, instruction-tuning et alignment. Tailles de modèles et compromis performance/coût.
Prompt Engineering & Interaction
Anatomie d'un prompt efficace : instruction, contexte, exemples, contraintes. Techniques avancées : zero-shot, few-shot, chain-of-thought (CoT), self-consistency, ReAct. Paramètres de génération : température, top-p, top-k, frequency penalty. Gestion du contexte et fenêtre de tokens. Hallucinations : causes, détection et stratégies de mitigation. Évaluation qualitative et quantitative des sorties.
RAG et Fine-tuning
Retrieval-Augmented Generation : architecture et workflow. Chunking strategies (fixed-size, semantic, recursive). Modèles d'embeddings (OpenAI, Sentence-Transformers, Cohere). Bases vectorielles : Pinecone, Weaviate, Chroma, Qdrant, FAISS. Retrieval et reranking. Fine-tuning supervisé : datasets, LoRA, QLoRA, adapters. RLHF et DPO. Évaluation de modèles : perplexité, BLEU, ROUGE, BERTScore, évaluations humaines.
Intégration et Production
APIs LLM : OpenAI, Anthropic Claude, Azure OpenAI, Google Vertex AI, Mistral AI, Hugging Face Inference. Frameworks d'orchestration : LangChain (chains, agents, memory), LlamaIndex (query engines, data connectors). Streaming de réponses et gestion asynchrone. Caching et optimisation de tokens. Monitoring : latence, coûts, taux d'erreur, qualité. Gestion des quotas et rate limiting. Architectures scalables et load balancing.
Éthique, sécurité et gouvernance
Biais dans les LLM : sources, détection, mitigation. Fairness et représentativité. RGPD et traitement de données personnelles. AI Act européen : niveaux de risque, obligations. Prompt injection et jailbreaking : attaques et défenses. Data poisoning et adversarial attacks. Confidentialité et isolation des données. Traçabilité et auditabilité des décisions IA. Politiques d'usage responsable et comités d'éthique.
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 — €449 incl. VAT
Secure online payment by credit card (Stripe).
Business rate: €585 excl. VAT
Frequently asked questions
Quelle différence avec les certifications cloud AI (AWS, Azure, GCP) ?
Les certifications cloud sont vendor-locked et focalisées sur l'infrastructure. PROVA Generative AI Professional est agnostique, couvre tous les LLM majeurs (OpenAI, Anthropic, Mistral, open-source) et se concentre sur l'ingénierie applicative et le prompt engineering avancé, pas uniquement le déploiement cloud.
Dois-je maîtriser le fine-tuning pour réussir l'examen ?
Vous devez comprendre les concepts de fine-tuning (LoRA, RLHF) et savoir quand l'appliquer versus utiliser du RAG ou du prompt engineering. La certification évalue votre capacité à choisir la bonne approche selon le contexte métier, pas à implémenter du fine-tuning from scratch.
L'examen couvre-t-il les modèles open-source ?
Oui, l'examen traite autant les modèles propriétaires (GPT-4, Claude) que les alternatives open-source (Llama, Mistral, Falcon). Vous devez être capable de comparer leurs caractéristiques, licences, performances et cas d'usage appropriés.
Le RAG est-il obligatoire pour tous les projets LLM ?
Non. L'examen évalue votre capacité à arbitrer entre RAG, fine-tuning, prompt engineering pur ou combinaisons selon les contraintes (fraîcheur des données, coût, latence, confidentialité). Vous devez justifier vos choix architecturaux.
Comment se préparer efficacement ?
Pratiquez avec plusieurs LLM via leurs APIs, implémentez au moins un pipeline RAG complet (chunking, embeddings, retrieval), testez LangChain ou LlamaIndex, et familiarisez-vous avec les enjeux éthiques et l'AI Act européen. Le LMS PROVA inclut des labs pratiques et des cas réels d'entreprise.
They got certified
« Après 3 ans en ML classique, cette certification m'a permis de structurer mes connaissances LLM et RAG. Les cas pratiques sont réalistes et m'ont directement servi sur mes projets. Bien plus concret que les certifications cloud généralistes. »
« J'intégrais déjà des APIs OpenAI, mais je bricolais. PROVA m'a forcé à comprendre l'orchestration, le caching, les coûts réels. Le volet éthique et AI Act est un vrai plus face aux clients européens exigeants. »
« En tant que PM non-technique à l'origine, cette certification m'a donné la crédibilité pour dialoguer d'égal à égal avec mes équipes d'ingénieurs. Le focus européen et la gouvernance IA sont des atouts majeurs pour nos appels d'offres. »
International recognition
Couvre les compétences LLM et prompt engineering des certifications AWS AI Practitioner et Google Cloud AI Engineer, avec un focus européen sur l'AI Act et la gouvernance.
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.