Certification en fondamentaux du leadership en IA

La plupart des organisations ont désormais accès aux mêmes outils d'IA : les outils ne font donc plus la différence. Ce qui distingue celles qui créent de la valeur avec l'IA, c'est la qualité des décisions prises — quels cas d'usage financer, comment les gouverner, si le raisonnement d'un modèle peut être expliqué à un régulateur ou à un client, et où se situent les risques. Avec l'AI Act européen et des réglementations comparables désormais en vigueur, ces décisions ont un poids juridique autant que commercial.

La certification DataCamp est incluse dans votre abonnement Premium, il n'y a donc pas de frais supplémentaires. En vous abonnant, vous accédez aux supports d'apprentissage pour vous préparer, aux évaluations et examens d'entraînement, ainsi qu'à la certification elle-même.

Oui. Votre abonnement inclut l'intégralité de la bibliothèque de cours, les évaluations d'entraînement et des parcours sélectionnés. Le parcours Artificial Intelligence (AI) Leadership est la voie de préparation directe pour cette certification.

Pour les certifications DataCamp, vous pouvez passer les examens quand vous le souhaitez. Comme sur le reste de la plateforme DataCamp, nous avons conçu le processus de certification pour qu'il s'adapte à votre emploi du temps. Pour certains examens, une fois démarrés, vous disposerez d'un nombre d'heures défini pour les terminer, et vous aurez 30 jours au total pour remplir l'ensemble des exigences. Pour le reste, le processus est pensé pour que chacun ait la possibilité d'être certifié.

Nos certifications "Fundamentals" n'expirent pas. Elles sont conçues pour attester de connaissances fondamentales qui évoluent peu dans le temps.

L'examen couvre quatre domaines :

• Stratégie et valeur de l'IA — monétisation des actifs data, construction d'une stratégie IA orientée produit, évaluation de la maturité avec des modèles reconnus et justification des investissements par le ROI
• IA responsable et gouvernance — principes d'IA responsable, risques tout au long du cycle de vie de l'IA, paysage réglementaire incluant l'AI Act européen, et mise en place d'un cadre de gouvernance
• Explicabilité et transparence — pourquoi l'interprétabilité compte, les limites des modèles boîtes noires, des techniques comme SHAP et LIME, l'explicabilité pour les grands modèles de langage, et la conception orientée explicabilité dès le départ
• Risque et sécurité en IA — risques spécifiques à l'IA, écosystème de la sécurité IA, risques au niveau des modèles, attaques externes, pratiques de développement sécurisé et évaluation structurée des risques

Le Artificial Intelligence (AI) Leadership track couvre ces quatre domaines en quatre cours, pour un total de six heures.