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

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

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