Certification ISTQB IA : Testeur Certifié en Intelligence Artificielle

• Expliquer les tendances actuelles et futures de l'IA et leur impact sur divers secteurs
• Développer des compétences pour tester les modèles de machine learning (ML)
• Concevoir et exécuter des scénarios de tests spécifiques à l'IA

Cette formation s’adresse aux testeurs logiciels, professionnels de la qualité, ingénieurs, développeurs, chefs de projet, analystes et consultants intervenant sur des systèmes d’intelligence artificielle.

Prérequis

Pour aborder la formation, maîtriser les fondamentaux du test logiciel. Pour obtenir la certification ISTQB CT-AI, détenir le certificat ISTQB Foundation Level (CTFL) : des connaissances équivalentes ne remplacent pas cette certification. Ce prérequis est vérifié avant l’inscription à l’examen.

Introduction à l'Intelligence Artificielle (IA)

• Types d'IA : IA étroite, générale et super IA
• L'IA en tant que service (AIaaS)
• Normes et réglementations applicables
• Caractéristiques de qualité des systèmes IA : flexibilité, adaptabilité, autonomie
• Défis éthiques : biais, sécurité, transparence, interprétabilité et explicabilité
• Vue d'ensemble du Machine Learning (ML) : workflow, sélection des algorithmes, surajustement et sous-ajustement

Données et Machine Learning (ML)

• Gestion des ensembles de données : entraînement, validation et test
• Problèmes de qualité des données et impact sur les modèles ML
• Techniques d'étiquetage des données
• Évaluation des performances fonctionnelles du ML : matrice de confusion et mesures de performance
• Limites et jeux de tests pour les modèles de ML
• Introduction aux réseaux neuronaux et mise en œuvre d'un perceptron simple
• Mesures de couverture pour les réseaux neuronaux

Tests des Systèmes Basés sur l'IA

• Niveaux de spécification et stratégies de test pour les systèmes IA
• Données de test et approches associées
• Tests des biais d'automatisation et des caractéristiques de qualité spécifiques à l'IA
• Défis liés aux tests des systèmes autonomes : biais algorithmiques et complexité
• Méthodes pour tester des systèmes d'IA complexes : attaques adverses, empoisonnement des données
• Techniques de test spécifiques : tests par paire, dos à dos, A/B et métamorphiques
• Critères de sélection des techniques de test adaptées

Environnements et Technologies de Test pour l'IA

• Configuration et considérations pour les environnements de test des systèmes IA
• Utilisation d'environnements de test virtuels pour l'IA
• Intégration de l'IA dans le processus de test : analyse des défauts, génération de cas de test
• Utilisation de l'IA pour la prédiction des défauts et les tests d'interfaces homme-machine (IHM)
• Technologies et outils basés sur l'IA pour améliorer les tests

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• Formation disponible en présentiel ou à distance.
• Supports de cours
• Alternance de présentations théoriques et d'exercices pratiques
• Études de cas concrets pour illustrer les concepts
• Formateur certifié et expérimenté

Le prix de ce parcours dédié hors CPF inclut la préparation et un passage de l’examen ISTQB Certified Tester – AI Testing (CT-AI). La certification est délivrée sous réserve de réussite ; elle ne se confond pas avec la certification RS6776.

L’examen comporte 40 questions en 60 minutes. Les questions ne rapportent pas toutes le même nombre de points : le seuil est de 31 points sur 47 pour CT-AI v1.0 et de 29 points sur 44 pour CT-AI v2.0. La version préparée, la langue et la date de l’examen sont précisées avant inscription.

Le certificat ISTQB Foundation Level (CTFL) est requis pour obtenir CT-AI. Les aménagements d’examen doivent être demandés au prestataire d’examen : une majoration de 25 % du temps est prévue pour un examen dans une langue non maternelle, selon ses conditions. Les besoins liés au handicap sont étudiés séparément, avant l’examen.

• Résultat de la certification : 95 % sur 19 candidats présentés
• Atteinte des objectifs (moyenne du centre) : 86 % sur 122 évaluations

Taux de satisfaction : 9,6/10

La date de début dépend de la session choisie, des places disponibles et du financement. Elle est confirmée avant inscription. Pour l’e-learning, le délai de transmission des accès est indiqué dans les modalités pédagogiques.