Formation PECB Certified Artificial Intelligence Professional (CAIP)®

Pourquoi suivre cette formation ?

Les organisations recherchent des professionnels capables de comprendre les
technologies d’intelligence artificielle, de les appliquer à des problématiques
réelles et d’encadrer leur utilisation de manière sécurisée et responsable.

Cette formation vous aide à :

• comprendre les concepts fondamentaux et les principales applications de l’IA ;
• analyser, préparer et visualiser des données utiles aux projets d’IA ;
• construire et évaluer des modèles d’apprentissage automatique ;
• comprendre les réseaux neuronaux, le deep learning et les modèles de langage ;
• découvrir les usages de la vision par ordinateur, de la robotique et des systèmes experts ;
• identifier les risques de sécurité, de confidentialité, de biais et de non-conformité ;
• développer des pratiques d’IA éthiques et cohérentes avec les objectifs de l’organisation.

À qui s’adresse la formation CAIP ?

Cette formation s’adresse notamment :

• aux professionnels impliqués dans le développement et la mise en œuvre de technologies d’IA ;
• aux praticiens de l’IA souhaitant approfondir leurs compétences techniques et leur capacité de pilotage ;
• aux data scientists chargés de développer et d’optimiser des modèles d’intelligence artificielle ;
• aux responsables informatiques supervisant des projets ou initiatives d’IA ;
• aux professionnels souhaitant évoluer vers des fonctions de chef de projet ou de stratège IA ;
• aux responsables risques et conformité chargés d’encadrer les risques liés à l’intelligence artificielle ;
• aux dirigeants et décideurs souhaitant comprendre les technologies d’IA et leurs applications ;
• aux professionnels visant des responsabilités avancées dans le domaine de l’intelligence artificielle.

Compétences développées

À l’issue de la formation, les participants seront capables :

• d’expliquer les principes fondamentaux de l’intelligence artificielle et ses applications ;
• de réaliser des analyses de données et de créer des visualisations pertinentes ;
• d’appliquer des techniques d’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement ;
• de mettre en œuvre des réseaux neuronaux simples et de comprendre des architectures avancées telles que les CNN ;
• de comprendre les systèmes de traitement automatique du langage et les méthodes de vision par ordinateur ;
• d’expliquer le rôle de la robotique et des systèmes experts dans l’automatisation ;
• d’identifier et de réduire les risques liés à l’IA tout en tenant compte des exigences réglementaires ;
• de développer des stratégies d’IA éthiques et alignées sur les valeurs de l’organisation.

Approche pédagogique

• programme associant concepts fondamentaux et applications avancées ;
• exemples concrets et études de situations professionnelles ;
• travaux pratiques et projets réalisés dans un environnement virtuel accessible par navigateur ;
• activités collaboratives et discussions entre participants ;
• exercices et quiz proches du format de l’examen de certification.

Prérequis

Une compréhension générale des bases de la programmation est recommandée.
Le parcours comporte des activités pratiques liées aux données, aux modèles
d’apprentissage automatique et aux outils d’intelligence artificielle.

Programme de la formation

Jour 1 — Fondements de l’IA et analyse des données

• objectifs et structure du parcours ;
• concepts et principes fondamentaux de l’intelligence artificielle ;
• types d’IA et principales applications ;
• analyse, préparation et visualisation des données ;
• création de représentations utiles à la prise de décision.

Jour 2 — Machine learning

• fondements de la science des données et de l’apprentissage automatique ;
• cycle de développement d’un modèle de machine learning ;
• apprentissage supervisé ;
• apprentissage non supervisé ;
• apprentissage par renforcement ;
• évaluation et optimisation des modèles ;
• applications avancées du machine learning.

Jour 3 — Deep learning et traitement automatique du langage

• concepts fondamentaux du traitement automatique du langage ;
• techniques classiques et intermédiaires de NLP ;
• transformers et grands modèles de langage ;
• applications et évolutions du NLP ;
• fondements du deep learning ;
• réseaux neuronaux et architectures avancées ;
• entraînement et optimisation des modèles.

Jour 4 — Vision, robotique, sécurité, éthique et gouvernance

• modèles génératifs et architectures spécialisées ;
• vision par ordinateur et reconnaissance d’images ;
• principes et applications de la robotique ;
• sécurité des systèmes d’intelligence artificielle ;
• protection des données, hallucinations, deepfakes et validation humaine ;
• éthique, équité, transparence et responsabilité ;
• gouvernance, stratégie et gestion des risques liés à l’IA.

Jour 5 — Examen de certification

Passage de l’examen
PECB Certified Artificial Intelligence Professional.

Examen PECB Certified Artificial Intelligence Professional

L’examen de certification dure 3 heures. Il comporte
80 questions à choix multiples, indépendantes ou fondées
sur des scénarios. Il s’agit d’un examen à livre ouvert, avec un seuil
de réussite fixé à 70 %.

Il couvre les sept domaines de compétence suivants :

1. concepts et principes fondamentaux de l’intelligence artificielle ;
2. analyse et visualisation des données ;
3. construction de modèles d’apprentissage automatique ;
4. deep learning et traitement automatique du langage ;
5. vision par ordinateur et robotique ;
6. sécurité de l’intelligence artificielle ;
7. éthique, gouvernance et stratégie IA.

La langue disponible et les modalités exactes de passage sont confirmées
avant l’inscription à la session.

Certifications PECB accessibles

Après la réussite de l’examen, le candidat peut demander la certification
correspondant à son expérience professionnelle et à ses activités de projet.

PECB Certified Provisional Artificial Intelligence Professional

• réussite de l’examen PECB Certified Artificial Intelligence Professional ou équivalent ;
• aucune expérience professionnelle exigée ;
• aucune expérience de projet exigée ;
• signature du Code de déontologie de PECB.

PECB Certified Artificial Intelligence Professional

• réussite de l’examen PECB Certified Artificial Intelligence Professional ou équivalent ;
• deux années d’expérience professionnelle ;
• dont une année d’expérience professionnelle en intelligence artificielle ;
• au moins 200 heures d’activités de projet liées à l’intelligence artificielle ;
• signature du Code de déontologie de PECB.

PECB demande également des références professionnelles lors de l’étude
de la demande de certification. Les exigences applicables sont confirmées
selon les règles en vigueur au moment du dépôt du dossier.

Activités de projet prises en compte

Les activités déclarées peuvent notamment comprendre :

• l’analyse exploratoire des données afin d’identifier des tendances et des modèles ;
• la conception et le développement de solutions logicielles évolutives ;
• la maintenance et l’optimisation d’applications existantes ;
• la collaboration avec des équipes multidisciplinaires pour aligner les projets d’IA sur les objectifs métiers ;
• la création de tableaux de bord et de visualisations interactives ;
• la coordination de projets portant sur la gestion et l’analyse des données.

Éléments inclus dans le prix de la formation

• les frais de formation PECB ;
• les frais de l’examen de certification ;
• les frais de demande de certification correspondant au parcours ;
• les supports pédagogiques, exemples pratiques, exercices et quiz ;
• les travaux pratiques dans un environnement virtuel accessible par navigateur ;
• une attestation correspondant à 31 crédits de développement professionnel continu ;
• une reprise gratuite de l’examen dans les 12 mois suivant la première tentative, selon les conditions PECB applicables.

Accompagnement ANOHA

• vérification de l’adéquation du parcours avec votre projet professionnel ;
• confirmation de la langue, du format et du calendrier de la session ;
• transmission des informations pratiques et des prérequis techniques ;
• accompagnement administratif pour l’inscription à la formation et à l’examen ;
• suivi jusqu’à la préparation de la demande de certification.

Formation pour une entreprise ou une équipe

ANOHA peut organiser cette formation pour une équipe ou une organisation.
La proposition est adaptée au nombre de participants, au niveau technique
initial, aux projets d’intelligence artificielle concernés et au calendrier souhaité.

Demander un devis groupe

Questions fréquentes