Intélligence Artificielle

Formation Certification ISTQB : maîtrisez les tests d'IA et la qualité logicielle.

Acquérez les compétences essentielles pour tester les systèmes d'Intelligence Artificielle. Comprenez les défis spécifiques liés à l'IA, de la conformité au déploiement. Préparez la certification ISTQB et validez votre expertise en assurance qualité logicielle. Accélérez votre carrière dans les métiers de l'IA.

Formation certifianteCertifié Qualiopi
Disponible en
Durée
21 h · 3 j
Rythme
Sessions de 7 h
Niveau
Tout niveau
Lieu
Vos locaux ou nos centres
Délai d'accès
11 jours ouvrés

Tarif intra-entreprise

Sur devis

Groupe jusqu'à 10 personnes · programme adaptable

Demander un devisÊtre rappelé par un conseiller

Réponse sous 24 h ouvrées · sans engagement

Financement

OPCOPlan de développement des compétencesFNE / FAFSimuler mon financement

Objectifs de la formation

Concevoir des stratégies de test IA efficaces et adaptées aux besoins de votre entreprise
Évaluer la qualité des données IA et identifier les failles potentiels
Tester les performances des modèles ML et optimiser leur efficacité
Assurer la conformité éthique de l'IA et respecter les normes et réglementations

Programme détaillé

12 modules · 21 heures
01

Introduction au test IA et fondamentaux ISTQB

  • —Définition et enjeux du test IA
  • —Principes généraux ISTQB revisités pour l'IA
  • —Spécificités des systèmes basés sur l'IA
  • —Cycle de vie du développement IA et intégration du test
02

Types de tests spécifiques à l'IA

  • —Tests fonctionnels des systèmes IA
  • —Tests de performance et d'évolutivité des modèles
  • —Tests de robustesse et d'adversarialité
  • —Tests d'interprétabilité et d'explicabilité
03

Qualité des données et jeu de données

  • —Importance des données d'entraînement et de test
  • —Méthodes de collecte et de préparation des données
  • —Évaluation de la qualité et de la représentativité des jeux de données
  • —Gestion des biais et des déséquilibres dans les données
04

Test des modèles d'apprentissage automatique (ML)

  • —Techniques de validation des modèles ML
  • —Métriques d'évaluation des performances des modèles
  • —Surapprentissage et sous-apprentissage
  • —Réduction de la dimensionnalité et sélection de caractéristiques
05

Test des systèmes basés sur la connaissance

  • —Analyser les systèmes basés sur la connaissance et leurs composants clés
  • —Évaluer la qualité des règles et des heuristiques dans les systèmes experts
  • —Développer des scénarios de test pour valider les inférences des systèmes IA
  • —Utiliser des techniques de test pour les bases de connaissances dynamiques
  • —Documenter les résultats de test pour assurer la traçabilité des décisions
06

Test de la conformité et de l'éthique de l'IA

  • —Régulations et normes IA (GDPR, IA Act)
  • —Tests de la transparence et de l'auditabilité
  • —Gouvernance des données et de l'algorithme
  • —Gestion des risques éthiques et de conformité
07

Outils et techniques de test IA

  • —Frameworks de test pour ML (TensorFlow, PyTorch)
  • —Outils de génération de données synthétiques
  • —Environnements de simulation et de test A/B
  • —Plateformes de gestion du cycle de vie du ML (MLOps)
08

Stratégies de test pour l'IA

  • —Tests basés sur les modèles et le comportement
  • —Approches de test exploratoire et basé sur l'IA
  • —Intégration continue et déploiement continu pour l'IA (CI/CD4AI)
  • —Stratégies de test en production (monitoring, retrain)
09

Défis et solutions en test IA

  • —Test des systèmes non déterministes
  • —Gestion de la complexité et de l'opacité
  • —Évaluation de la généralisation et de la robustesse
  • —Test des systèmes adaptatifs et auto-apprenants
10

Documentation et rapports de test IA

  • —Spécification des exigences de test pour l'IA
  • —Rédaction de plans de test et de cas de test IA
  • —Analyse des résultats et reporting des défauts spécifiques IA
  • —Métriques et indicateurs de qualité pour l'IA
11

Préparation à la certification ISTQB

  • —Révision des concepts clés des modules précédents
  • —Glossaire des termes spécifiques à l'IA et au test
  • —Questions types et études de cas
  • —Stratégies pour l'examen de certification
12

Révision générale et examen blanc

  • —Synthèse des connaissances acquises
  • —Séance de questions-réponses interactives
  • —Examen blanc chronométré dans les conditions de l'examen
  • —Correction commentée et analyse des erreurs
Le conseil de l'expert

L'un des objectifs pédagogiques clés de notre formation sur la certification ISTQB est de concevoir des stratégies de test IA efficaces et adaptées aux besoins spécifiques de votre entreprise. Dans un domaine en constante évolution comme l'intelligence artificielle, il est essentiel de maîtriser les méthodes de test adaptées. Cela vous permettra non seulement d'améliorer la qualité de vos produits mais aussi de garantir leur conformité aux attentes du marché. Un défi majeur rencontré par les professionnels dans le domaine des tests d'IA est souvent la gestion de la qualité des données. Les apprenants ont parfois tendance à sous-estimer l'importance d'une évaluation rigoureuse de la qualité des données utilisées pour alimenter les modèles d'IA. Cette formation aborde spécifiquement ce point, en vous fournissant des outils et des méthodes pour identifier les failles potentielles dans les jeux de données. Ce qui distingue notre approche, c'est l'intégration d'une perspective approfondie sur la conformité éthique de l'IA et le respect des normes. Contrairement à d'autres formations qui se concentrent uniquement sur les aspects techniques, nous mettons un accent particulier sur l'évaluation des performances des modèles ML ainsi que sur les implications éthiques de leur utilisation. Cela garantit que vous ne testez pas seulement la technologie, mais que vous contribuez également à un développement responsable de l'IA. Pour tirer le maximum de cette formation, je vous encourage à venir avec des exemples concrets de vos projets actuels. Cela favorisera les échanges et vous permettra d'appliquer immédiatement les concepts abordés à des situations réelles. N'hésitez pas à poser des questions et à partager vos expériences, car cette interactivité enrichira votre apprentissage et celui de vos collègues.

Pourquoi choisir cette formation en intélligence artificielle

🎯

Stratégies de test IA

Apprenez à concevoir des stratégies de test IA sur mesure, essentielles pour garantir la qualité logicielle et répondre aux défis spécifiques de votre entreprise.

🔍

Évaluation de la qualité des données

Maîtrisez l'évaluation de la qualité des données IA, un élément clé pour identifier les failles potentielles et optimiser les performances des modèles.

⚙️

Optimisation des modèles ML

Développez des compétences pratiques pour tester et optimiser l'efficacité des modèles d'apprentissage automatique, renforçant ainsi leur performance dans vos projets.

📜

Conformité éthique

Assurez la conformité éthique de l'IA en apprenant les normes et réglementations, garantissant ainsi une utilisation responsable dans vos développements.

📊

Types de tests ciblés

Explorez les différents types de tests spécifiques à l'IA, vous permettant d'adapter vos méthodes aux exigences variées des projets en intelligence artificielle.

👥

Interactivité et échanges

Bénéficiez d'un format inter-entreprise favorisant les échanges d'expériences et de bonnes pratiques entre professionnels, enrichissant ainsi votre apprentissage.

Compétences acquises

Concevoir des stratégies de test IA

Élaborer des plans et cas de test adaptés aux spécificités des systèmes d'IA, incluant la robustesse, la conformité et la performance des modèles et données.

Évaluer la qualité des données IA

Appliquer des techniques pour analyser, valider et nettoyer les jeux de données, identifier les biais et garantir l'intégrité nécessaire à l'entraînement et au test des systèmes IA.

Tester les performances des modèles ML

Utiliser des métriques et outils pertinents pour évaluer l'exactitude, la fiabilité et la capacité de généralisation des modèles d'apprentissage automatique en production.

Assurer la conformité éthique de l'IA

Identifier et tester les systèmes IA pour leur adhésion aux régulations (RGPD, IA Act) et principes éthiques (transparence, explicabilité, non-discrimination).

Public, prérequis et modalités

Public visé

Testeurs Logiciels Confirmés Ingénieurs QA / Métiers de l'IA Chefs de Projet Technique Consultants en Nouvelles Tech

Prérequis

Aucun prérequis spécifique, mais une bonne connaissance des concepts de base en assurance qualité logicielle et en Intelligence Artificielle est recommandée.

Moyens pédagogiques

Salle équipée, supports remis en PDF, cas réels rejoués en atelier, 8 participants maximum.

Suivi & évaluation

Évaluation continue à travers les exercices pratiques et les projets Évaluation finale avec un examen écrit et pratique Certification ISTQB délivrée après validation des compétences acquises

Accessibilité

Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription.

Financer cette formation

Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge tout ou partie du coût. Nos conseillers identifient avec vous la solution la plus adaptée à votre situation.

OPCO

Formations financées via votre opérateur de compétences

Les OPCO peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l'alternance.

En savoir plus

FAF

Aide à la formation pour les indépendants

Les Fonds d'Assurance Formation financent les formations des indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d'entreprise (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).

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France Travail

Des aides pour les demandeurs d'emploi

France Travail peut financer votre formation via l'AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour vérifier votre éligibilité.

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Employeur

Votre entreprise peut financer votre formation

Dans le cadre du plan de développement des compétences, l'employeur prend en charge le coût pédagogique et maintient la rémunération pendant la formation.

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FNE-Formation

Un soutien pour les entreprises en transformation

Le FNE-Formation accompagne les entreprises en mutation économique ou en transition écologique et numérique, avec une prise en charge pouvant aller jusqu'à 100 %.

En savoir plus

Besoin d'aide pour choisir votre dispositif ?

Nos conseillers analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.

Être conseillé gratuitement

Ils ont suivi cette formation

« Un participant a commencé à appliquer des techniques de test spécifiques à l'IA pour améliorer la robustesse des modèles de son entreprise. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

« Un autre participant a élaboré des stratégies de validation pour des modèles d'apprentissage automatique, garantissant leur conformité et leur efficacité. »

Participant à cette formation · avis recueilli en fin de session

Questions fréquentes

Expérience en test logiciel / Qualité Logicielle. Notions fondamentales en Intelligence Artificielle (IA) et Machine Learning (ML).

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