AI Safety Foundations
Maîtrisez les principes fondamentaux de sécurité, d'éthique et de gouvernance des systèmes d'IA pour déployer des solutions responsables et conformes.
Compétences clés
- ✓Identifier et mitiger les risques de sécurité dans les systèmes d'IA
- ✓Appliquer les principes d'éthique et de gouvernance de l'IA
- ✓Évaluer la robustesse et la fiabilité des modèles ML
- ✓Assurer la conformité réglementaire (AI Act, RGPD) des projets 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 :
- →Data Scientists et ML Engineers
- →Responsables IA et AI Product Managers
- →Consultants et auditeurs en gouvernance IA
- →Risk Managers et DPO intervenant sur des systèmes IA
✗ Cette certification n'est pas adaptée si :
- →Débutants sans expérience en IA : orientez-vous d'abord vers des formations fondamentales en machine learning avant d'aborder la sécurité.
- →Experts en AI Safety recherchant une certification avancée : consultez notre parcours Master 801 AI Risk & Governance Architect pour approfondir.
Prérequis & conditions d'accès
Inscription en ligne, paiement par CB ou virement, vérification d'identité lors de l'examen supervisé.
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
Sécurité des modèles
Détection et prévention des attaques adversariales, empoisonnement de données et fuites d'information.
Gouvernance IA
Mise en œuvre de frameworks de gouvernance alignés sur l'AI Act européen et les standards ISO.
Éthique et explicabilité
Application des principes d'équité, transparence et interprétabilité des décisions algorithmiques.
Conformité réglementaire
Navigation dans le paysage réglementaire européen (AI Act, RGPD, NIS2) appliqué à l'IA.
Format de l'examen
Programme
Fondamentaux de l'AI Safety
Taxonomie des risques IA selon NIST et EU AI Act. Surface d'attaque des systèmes ML (data pipeline, modèle, inférence, infrastructure). Principes de trustworthy AI (robustesse, transparence, équité, accountability). Standards internationaux : ISO/IEC 42001 (AI management system), ISO/IEC 23894 (risk management), NIST AI Risk Management Framework. Cartographie des acteurs et régulations (AI Act, RGPD, sectoriels).
Sécurité technique des modèles
Attaques adversariales : FGSM, PGD, C&W, attaques en boîte noire. Empoisonnement de données (poisoning attacks) et backdoors. Model inversion et extraction de modèles. Membership inference attacks. Prompt injection et jailbreaking de LLM. Défenses : adversarial training, certified defenses, détection d'anomalies. Red teaming de modèles génératifs. Sécurisation du pipeline MLOps. Gestion sécurisée des artefacts et registres de modèles.
Gouvernance et conformité
AI Act européen : classification des systèmes (interdit, haut risque, transparence, minimal). Obligations pour systèmes à haut risque : documentation technique, registres, surveillance continue. Procédures d'évaluation de conformité et organismes notifiés. RGPD appliqué à l'IA : licéité des traitements, profilage, décisions automatisées. DPIA (Data Protection Impact Assessment) pour systèmes IA. Registres de modèles et traçabilité. Audits algorithmiques : méthodologies et frameworks. Gouvernance organisationnelle : rôles, comités IA, politiques internes.
Éthique et explicabilité
Identification et mesure des biais algorithmiques : biais de données, biais de modèle, biais de déploiement. Fairness metrics : demographic parity, equalized odds, calibration. Techniques d'atténuation des biais. Explicabilité (XAI) : LIME, SHAP, Integrated Gradients, attention mechanisms. Interprétabilité globale vs locale. Counterfactual explanations. Human-in-the-loop et human oversight. Accountability et responsabilité algorithmique. Évaluation d'impact social et environnemental des systèmes IA.
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 — 450€ TTC
Paiement en ligne sécurisé par carte bancaire (Stripe).
Tarif entreprise : 585€ HT
Questions fréquentes
Cette certification couvre-t-elle l'AI Act européen ?
Oui, le référentiel intègre en profondeur les exigences de l'AI Act, notamment la classification des systèmes à haut risque, les obligations de documentation et les procédures de conformité. Vous serez capable d'évaluer le niveau de risque d'un système IA et d'identifier les obligations réglementaires applicables.
Faut-il être développeur pour passer cette certification ?
Non, bien qu'une compréhension technique des systèmes ML soit nécessaire. La certification s'adresse autant aux profils techniques (Data Scientists, ML Engineers) qu'aux profils de gouvernance (Risk Managers, Product Owners IA). Les cas pratiques évaluent la capacité d'analyse et de décision plus que le code.
Quelle différence avec les certifications américaines en AI ?
Contrairement aux certifications US focalisées sur les aspects techniques purs, PROVA AI Safety Foundations intègre le cadre réglementaire européen (AI Act, RGPD) et privilégie une approche de gouvernance souveraine. Vous maîtriserez les spécificités du marché européen, essentielles pour opérer légalement en UE.
Le matériel de préparation inclut-il des labs pratiques ?
Oui, le parcours LMS comprend des environnements sandbox pour tester des attaques adversariales sur des modèles, manipuler des outils XAI (SHAP, LIME), et simuler des audits de conformité AI Act. Vous travaillerez sur des datasets réels anonymisés.
Cette certification est-elle reconnue par les autorités de régulation ?
PROVA AI Safety Foundations est alignée sur les référentiels ESCO et EQF reconnus dans l'UE. Bien que non obligatoire réglementairement, elle démontre aux autorités (CNIL, autorités sectorielles) une démarche proactive de conformité et de maîtrise des risques IA, facilitant les audits et certifications sectorielles.
Ils se sont certifiés
« Cette certification m'a permis de structurer ma démarche de sécurisation des modèles. Le focus sur l'AI Act européen est un vrai différenciateur face aux certifications américaines qui ignorent notre cadre réglementaire. Les cas pratiques sur le red teaming de LLM sont particulièrement pertinents. »
« Indispensable pour piloter des projets IA en conformité. Le référentiel couvre parfaitement les enjeux de gouvernance que nous rencontrons au quotidien. Le rapport PROVA DNA m'a aidé à identifier mes axes de progression en explicabilité. »
« Enfin une certification qui parle le langage européen de l'IA responsable. La partie sur les biais algorithmiques et les fairness metrics est très bien construite. Je recommande à tous les professionnels qui veulent crédibiliser leur expertise en AI Safety auprès des clients. »
Reconnaissance internationale
Couvre des domaines similaires à AI Safety Fundamentals (BlueDot Impact) et aspects sécurité de Google Cloud Professional ML Engineer, avec focus unique sur le cadre réglementaire européen.
Google Cloud est une marque de Google LLC. BlueDot Impact est une organisation indépendante. PROVA est indépendant et non affilié à ces entités.
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.