AI Expert
Certification européenne validant la maîtrise du développement, déploiement et gouvernance de solutions d'intelligence artificielle en environnement professionnel.
Compétences clés
- ✓Architecture et développement de modèles de machine learning et deep learning
- ✓Déploiement et MLOps pour systèmes IA en production
- ✓Gouvernance, éthique et conformité réglementaire (AI Act, RGPD)
- ✓Optimisation et monitoring de modèles IA à l'échelle
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 :
- →Data Scientists avec 1-3 ans d'expérience souhaitant valider leurs compétences
- →ML Engineers responsables du déploiement de modèles en production
- →Architectes techniques pilotant des projets d'intelligence artificielle
✗ Cette certification n'est pas adaptée si :
- →Débutants sans expérience en programmation Python → Orientez-vous d'abord vers une formation fondamentale en data science
- →Experts IA avec 5+ ans d'expérience pilotant des stratégies IA → Considérez plutôt PROVA AI Architect (Master 801)
Prérequis & conditions d'accès
Inscription en ligne, paiement sécurisé, vérification d'identité obligatoire avant l'examen.
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
Développement IA avancé
Conception et entraînement de modèles ML/DL avec TensorFlow, PyTorch et frameworks modernes
MLOps et production
Déploiement, versioning et CI/CD pour pipelines IA avec Kubeflow, MLflow et conteneurisation
Gouvernance et éthique
Application de l'AI Act européen, gestion des biais et conformité RGPD pour systèmes IA
Architecture décisionnelle
Sélection d'architectures IA adaptées et optimisation des performances en environnement contraint
Format de l'examen
Programme
Fondamentaux et architectures IA
Taxonomie des approches d'apprentissage automatique. Apprentissage supervisé, non-supervisé, semi-supervisé et par renforcement. Architectures de réseaux de neurones : perceptrons multicouches, CNN pour vision, RNN et LSTM pour séquences, Transformers et attention mechanisms. Choix de frameworks (TensorFlow, PyTorch, JAX, scikit-learn). Compromis biais-variance, underfitting et overfitting. Métriques d'évaluation selon le contexte métier.
Développement et entraînement de modèles
Pipeline de preprocessing : normalisation, encodage, gestion des valeurs manquantes. Feature engineering et sélection de variables. Techniques d'optimisation : SGD, Adam, learning rate scheduling. Régularisation (L1, L2, dropout, early stopping). Hyperparameter tuning avec grid search, random search, Bayesian optimization. Transfer learning et fine-tuning de modèles pré-entraînés. Adaptation de LLM avec LoRA, QLoRA et PEFT. Gestion des datasets déséquilibrés. Validation croisée et stratégies d'échantillonnage.
MLOps et déploiement en production
Principes DevOps appliqués au ML. CI/CD pour pipelines d'entraînement et déploiement. Versioning de code, données et modèles avec Git, DVC, MLflow. Containerisation avec Docker et orchestration Kubernetes. Serving d'inférence : batch vs real-time, REST API, gRPC. Optimisation des modèles : quantization, pruning, distillation. Monitoring en production : data drift, concept drift, performance degradation. A/B testing et déploiement progressif. Scalabilité et gestion des ressources GPU/TPU.
Gouvernance, éthique et conformité
AI Act européen : classification des systèmes à risque, obligations selon le niveau. Identification et mitigation des biais algorithmiques. Techniques de fairness : demographic parity, equalized odds. Explicabilité et interprétabilité : SHAP, LIME, attention visualization. RGPD et IA : droit à l'explication, minimisation des données, privacy by design. Techniques de privacy-preserving ML : differential privacy, federated learning, secure multi-party computation. Documentation et auditabilité des modèles. Gouvernance des données d'entraînement. Gestion des risques et impact assessments.
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 — 449€ TTC
Paiement en ligne sécurisé par carte bancaire (Stripe).
Tarif entreprise : 590€ HT
Questions fréquentes
Quelle est la différence avec les certifications américaines en IA ?
PROVA AI Expert intègre nativement la réglementation européenne (AI Act, RGPD) et privilégie une approche pragmatique du déploiement en production plutôt qu'une orientation purement académique. Le référentiel est aligné sur les besoins réels des entreprises européennes.
Dois-je connaître tous les frameworks IA pour passer l'examen ?
Non. L'examen évalue votre capacité à choisir et utiliser les outils appropriés selon le contexte. Une maîtrise approfondie de TensorFlow ou PyTorch suffit, l'important étant de comprendre les principes architecturaux transversaux.
L'examen couvre-t-il les LLM et l'IA générative ?
Oui, le référentiel inclut le fine-tuning de modèles de langage, les techniques de prompting avancé, RAG (Retrieval-Augmented Generation) et les enjeux spécifiques au déploiement de LLM en entreprise.
Combien de temps pour se préparer ?
Pour un profil avec 1-2 ans d'expérience en data science, comptez 3 à 5 semaines de préparation intensive. Le parcours LMS PROVA contient 40h de contenu structuré, labs pratiques et examens blancs.
La certification est-elle reconnue à l'international ?
Oui, via l'alignement EQF niveau 6 reconnu dans 38 pays. De plus en plus d'entreprises européennes et internationales privilégient les certifications souveraines intégrant la conformité réglementaire européenne dès la conception.
Ils se sont certifiés
« Enfin une certification qui valorise la conformité européenne. Le module sur l'AI Act m'a directement servi dans mon projet actuel. Le rapport PROVA DNA est un vrai plus pour discuter progression avec mon manager. »
« Beaucoup plus opérationnel que les certifications américaines que j'avais passées. Les cas pratiques sur le MLOps reflètent exactement les problématiques qu'on rencontre en production. Investissement rentabilisé. »
« J'ai fait valider cette certification par mon entreprise pour toute l'équipe data. Le niveau est exigeant mais juste. La partie gouvernance nous a permis d'établir de vraies guidelines internes. »
Reconnaissance internationale
Couvre des domaines similaires à AWS Certified Machine Learning ou Google Professional ML Engineer, avec intégration native de la réglementation européenne (AI Act, RGPD) absente des certifications américaines.
AWS est une marque déposée d'Amazon Web Services Inc. Google est une marque déposée de Google LLC. PROVA est indépendant et non affilié à ces organisations.
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.