Cloud Machine Learning
Certification européenne validant la maîtrise du déploiement et de l'opérationnalisation de modèles ML sur AWS, Azure et GCP. Alternative souveraine aux certifications américaines.
Compétences clés
- ✓Déployer des pipelines ML sur AWS SageMaker, Azure ML et Google Vertex AI
- ✓Orchestrer l'entraînement distribué et l'optimisation d'hyperparamètres en cloud
- ✓Industrialiser le MLOps avec CI/CD, monitoring et gestion de drift
- ✓Optimiser les coûts et performances des infrastructures ML cloud
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 en transition vers l'ingénierie ML
- →Ingénieurs MLOps et ML Engineers
- →Architectes Cloud spécialisés en IA
✗ Cette certification n'est pas adaptée si :
- →Débutants en ML sans expérience pratique → Orientez-vous vers 'Machine Learning Foundations' (niveau Foundation)
- →Architectes ML seniors cherchant validation expertise recherche → Considérez 'AI Research & Advanced Systems' (niveau Master 801)
Prérequis & conditions d'accès
Aucune condition formelle mais prérequis techniques fortement recommandés pour réussir 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
Déploiement multi-cloud
Maîtrise des services ML managés AWS, Azure et GCP pour déployer des modèles en production.
MLOps avancé
Orchestration des pipelines CI/CD, versioning des modèles, monitoring de performance et détection de drift.
Optimisation infrastructure
Gestion des ressources compute, GPU/TPU, auto-scaling et stratégies de réduction des coûts cloud.
Architecture distribuée
Entraînement distribué, parallélisation, gestion de datasets massifs et feature stores cloud-native.
Format de l'examen
Programme
Services ML Cloud et déploiement
Étude approfondie des services managés : AWS SageMaker (Training Jobs, Endpoints, Pipelines), Azure ML Studio (Designer, Compute Instances, Endpoints), Google Vertex AI (Training, Prediction, Pipelines). Déploiement de modèles via REST APIs, batch inference, real-time inference. Stratégies de déploiement : blue-green, canary, A/B testing. Gestion des versions de modèles et rollback. Intégration avec API Gateway, Load Balancers.
MLOps et automatisation
Architecture de pipelines CI/CD pour ML avec GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins. Kubeflow Pipelines : composants, DAGs, artifacts. MLflow : tracking, registry, deployment. DVC pour versioning de données. Feature stores : Feast, AWS Feature Store, Vertex AI Feature Store. Orchestration avec Apache Airflow, Prefect. Gestion des dépendances et environnements reproductibles (Docker, Conda). Metadata management et lineage tracking.
Infrastructure et scaling
Sélection d'instances : CPU vs GPU (NVIDIA T4, V100, A100) vs TPU. Entraînement distribué : data parallelism, model parallelism avec Horovod, PyTorch Distributed Data Parallel, TensorFlow MultiWorkerMirroredStrategy. Auto-scaling horizontal et vertical. Optimisation des coûts : Spot instances, Reserved instances, Savings Plans. Serverless inference avec AWS Lambda, Azure Functions, Cloud Run. Gestion des quotas et limites. Storage optimization (S3, Blob Storage, GCS).
Monitoring et gouvernance
Monitoring de performance : latence, throughput, erreurs. Détection de drift : data drift (KS test, PSI), concept drift, label drift. Outils : AWS Model Monitor, Azure ML Data Drift, Vertex AI Model Monitoring. Logging structuré et observabilité avec Prometheus, Grafana, CloudWatch, Application Insights. Explainability : SHAP, LIME, Integrated Gradients. Conformité RGPD : droit à l'oubli, pseudonymisation, audit trails. Model cards et documentation.
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
Dois-je maîtriser les trois clouds (AWS, Azure, GCP) ?
Non. L'examen couvre les concepts multi-cloud mais vous pouvez réussir en maîtrisant parfaitement un seul cloud et en connaissant les équivalents sur les autres. Environ 60% des questions sont agnostiques, 40% spécifiques aux plateformes.
Quelle différence avec les certifications AWS ML Specialty ou Azure AI Engineer ?
Ces certifications américaines sont mono-cloud et vendor-locked. PROVA Cloud ML est multi-cloud, européenne, et met l'accent sur l'autonomie technologique et les pratiques MLOps modernes indépendantes des écosystèmes propriétaires.
L'examen contient-il du code ?
Oui, les cas pratiques incluent l'analyse de code Python (boto3, Azure SDK, Google Cloud Client Libraries) et de configurations YAML (Kubeflow, CI/CD). Pas de codage from scratch mais compréhension de scripts réels.
Le MLOps est-il vraiment évalué en profondeur ?
Absolument. 25% du référentiel couvre CI/CD, versioning, feature stores, orchestration. Nous évaluons votre capacité à industrialiser, pas seulement à entraîner un modèle. C'est une certification d'ingénierie ML, pas de data science pure.
Comment se préparer efficacement ?
Pratiquez sur au moins deux des trois clouds (free tiers disponibles), déployez des modèles via SageMaker/Azure ML/Vertex AI, configurez un pipeline MLflow ou Kubeflow, et familiarisez-vous avec les stratégies de monitoring et drift detection.
Ils se sont certifiés
« Enfin une certification qui évalue vraiment le MLOps et pas juste la théorie ML. Les cas pratiques multi-cloud sont exigeants mais reflètent parfaitement la réalité terrain. Reconnue immédiatement par mon employeur. »
« J'avais l'AWS ML Specialty mais PROVA Cloud ML m'a forcée à sortir de ma zone de confort AWS. La vision multi-cloud et l'accent sur l'industrialisation m'ont rendue beaucoup plus polyvalente. Excellent investissement. »
« La profondeur technique sur Kubeflow, MLflow et les feature stores est impressionnante. Cette certification européenne est enfin au niveau des enjeux de souveraineté numérique. Le rapport PROVA DNA est un vrai plus pour identifier mes axes d'amélioration. »
Reconnaissance internationale
Couvre les domaines techniques de AWS Certified Machine Learning Specialty et Azure AI Engineer Associate, avec approche multi-cloud et focus MLOps renforcé.
AWS Certified Machine Learning Specialty est une marque d'Amazon Web Services. Azure AI Engineer Associate est une marque de Microsoft. 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.