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.
Compétences clés
- ✓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
Équivalences de marché
Cette certification PROVA couvre le périmètre de compétences attendu par les certifications suivantes :
Est-ce fait pour vous ?
✓ Cette certification est faite pour vous si :
- →Chefs de projet transformation digitale et innovation
- →Business analysts et consultants en stratégie IA
- →Responsables métier (marketing, RH, finance, opérations) pilotant des initiatives data
✗ Cette certification n'est pas adaptée si :
- →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).
Prérequis & conditions d'accès
Inscription libre sans prérequis formel, recommandé pour profils avec 2+ ans d'expérience en environnement digital.
Options d'achat
Voucher d'examen, parcours LMS, packs économiques — composez votre panier
Options d'achat
Composez votre parcours — voucher d'examen, préparation LMS, packs entreprise.
Compétences évaluées
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.
Format de l'examen
Programme
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.
Comment financer votre certification
3 solutions pour couvrir le coût de votre certification
OPCO — Prise en charge employeur
Demandez à votre employeur une prise en charge via votre OPCO (plan de développement des compétences).
Personnel — 380€ TTC
Paiement en ligne sécurisé par carte bancaire (Stripe).
Tarif entreprise : 495€ HT
Questions fréquentes
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.
Ils se sont certifiés
« 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. »
Reconnaissance internationale
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.
Votre parcours de certification
Avant, pendant, après — la progression logique recommandée
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.