AI Quality Assurance
Certification européenne pour les professionnels chargés de garantir la qualité, la fiabilité et la conformité des systèmes d'intelligence artificielle en production.
Compétences clés
- ✓Validation et testing de modèles ML/IA
- ✓Détection de biais et drift monitoring
- ✓Conformité réglementaire (AI Act, RGPD)
- ✓Métriques de performance et observabilité IA
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 :
- →QA Engineers en transition vers l'IA
- →Data Scientists responsables qualité modèles
- →Ingénieurs MLOps et DevOps ML
- →Consultants gouvernance et conformité IA
✗ Cette certification n'est pas adaptée si :
- →Débutants sans expérience en testing ou data : orientez-vous d'abord vers des formations fondamentales en QA ou Python pour la data
- →Architectes IA cherchant une certification stratégique de haut niveau : privilégiez plutôt les certifications Master 801 ou Fellow Series en architecture IA
Prérequis & conditions d'accès
Expérience professionnelle de 18 mois minimum en testing, data science ou MLOps recommandée.
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
Testing IA systématique
Maîtrise des frameworks de test pour modèles ML et pipelines IA en production.
Détection de biais
Identification et atténuation des biais algorithmiques selon les standards européens.
Monitoring continu
Surveillance de la dégradation des modèles et alertes sur drift de données.
Conformité AI Act
Application des exigences réglementaires européennes pour systèmes IA critiques.
Format de l'examen
Programme
Fondamentaux du testing IA
Stratégies de validation pour modèles supervisés et non-supervisés. Techniques de splitting (train/test/validation). Validation croisée k-fold. Métriques de performance par type de problème (classification, régression, clustering). Data quality assessment et détection d'anomalies dans les datasets. Testing de pipelines de preprocessing. Evaluation de la robustesse et de la généralisation. Tests de non-régression pour modèles réentraînés.
Détection et mitigation des biais
Taxonomie des biais : biais de sélection, de mesure, d'agrégation, de représentation. Fairness metrics : demographic parity, equalized odds, disparate impact. Techniques de débiaisage pre-processing, in-processing, post-processing. Outils d'audit : AI Fairness 360, Fairlearn. Documentation des limitations et biais connus. Conformité avec les lignes directrices éthiques européennes. Processus d'audit algorithmique indépendant.
Monitoring et observabilité
Détection de data drift (Kolmogorov-Smirnov, Population Stability Index). Concept drift et model decay. Architecture de monitoring : logs, métriques, alertes. Dashboards de santé des modèles. Shadow mode et canary deployments. A/B testing pour modèles ML. Outils : MLflow, Weights & Biases, Evidently AI, Grafana pour ML. Stratégies de rollback automatique. Gestion des incidents de prédiction.
Conformité et gouvernance
AI Act européen : classification des systèmes (risque inacceptable, élevé, limité, minimal). Exigences pour systèmes à haut risque : données, documentation, transparence, supervision humaine. RGPD et décisions automatisées (article 22). Explicabilité et droit à l'explication. Registres de modèles et traçabilité. Documentation technique obligatoire. Processus d'évaluation de conformité. Rôle des organismes notifiés.
Outils et automatisation QA
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 — 420€ TTC
Paiement en ligne sécurisé par carte bancaire (Stripe).
Tarif entreprise : 550€ HT
Questions fréquentes
Quelle différence avec les certifications américaines en ML testing ?
PROVA AI Quality Assurance intègre nativement le cadre réglementaire européen (AI Act, RGPD) et les standards de gouvernance algorithmique. Contrairement aux certifications US généralistes, elle se concentre spécifiquement sur la qualité et la conformité, pas sur le développement de modèles.
Dois-je être développeur pour passer cette certification ?
Non. Un profil QA avec connaissances Python de base suffit. L'examen évalue la compréhension des méthodes de test, la détection d'anomalies et la conformité, pas le développement de modèles complexes. Les cas pratiques portent sur l'analyse de résultats et la prise de décision qualité.
Quels outils sont couverts dans l'examen ?
L'examen couvre les concepts transversaux applicables à tout écosystème : Great Expectations, Evidently AI, MLflow, Weights & Biases, DeepChecks, ainsi que les bonnes pratiques CI/CD pour ML. Aucun outil propriétaire américain n'est imposé.
Cette certification est-elle reconnue pour les postes MLOps ?
Oui, elle complète parfaitement un profil MLOps en ajoutant la dimension qualité et conformité. Elle est particulièrement valorisée dans les environnements réglementés (finance, santé, secteur public) où la gouvernance IA est critique.
Comment se préparer efficacement ?
Le parcours LMS PROVA inclut 12 modules pratiques, des labs sur des datasets réels, et des simulations d'audit de conformité AI Act. Comptez 3 à 4 semaines de préparation à raison de 6-8 heures par semaine pour un profil QA avec bases ML.
Ils se sont certifiés
« Excellente certification pour faire le pont entre QA classique et IA. Les modules sur l'AI Act sont indispensables pour travailler dans des environnements réglementés. Le rapport PROVA DNA m'a aidée à identifier mes axes d'amélioration en monitoring. »
« Enfin une certification qui traite sérieusement de la conformité européenne en IA. Les cas pratiques sur la détection de drift sont très réalistes. J'ai pu appliquer les techniques apprises dès la semaine suivante sur nos modèles en production. »
« Cette certification a complété mon profil technique avec la dimension qualité et gouvernance qui manquait. Les recruteurs apprécient particulièrement la maîtrise de l'AI Act. Préparation bien structurée, examen exigeant mais juste. »
Reconnaissance internationale
Couvre des domaines similaires à certaines certifications américaines en ML testing, avec une approche européenne centrée sur la conformité AI Act et RGPD.
Les marques tierces mentionnées sont des marques déposées de leurs propriétaires respectifs. 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.