Formation Certification ISTQB : Devenez Testeur en Intelligence Artificielle (IA) certifié

Introduction aux systèmes basés sur l'IA

• —Définition et composantes des systèmes basés sur l'IA (SIA)
• —Cadre d'application des SIA : Machine Learning, Deep Learning, NLP, Vision par ordinateur
• —Risques spécifiques liés aux SIA et enjeux de la qualité logicielle
• —Cycle de vie typique des SIA et points d'intégration des tests
• —Rôle du testeur dans le contexte de l'IA (IAQ)

Principes fondamentaux du test des SIA

• —Objectifs et défis du test des SIA
• —Différences clés entre le test traditionnel et le test d'IA
• —Spécificités des tests fonctionnels et non fonctionnels pour l'IA
• —Importance des données d'entraînement et de test
• —Concepts de biais, d'équité et d'explicabilité en IA

Données de test et leur gestion

• —Collecte, pré-traitement et sélection des données (training, validation, test)
• —Augmentation, synthèse et déséquilibrage des données
• —Bonnes pratiques pour l'anonymisation et la sécurité des données
• —Impact de la qualité des données sur la performance du modèle
• —Stratégies de gestion des jeux de données et traçabilité

Environnements et outils de test IA

• —Présentation des environnements de développement IA (TensorFlow, PyTorch)
• —Outils spécifiques pour la gestion des données (MLFlow, DVC)
• —Plateformes de cloud computing pour l'IA et leurs implications pour le test
• —Intégration des tests dans les pipelines CI/CD pour l'IA
• —Monitoring et observabilité des modèles en production

Techniques de test des modèles ML/DL

• —Test des composants du modèle (neuronnes, couches, hyperparamètres)
• —Techniques de test basées sur le modèle (fuzzing, adversarial examples)
• —Test des performances : précision, rappel, F1-score, AUC
• —Robustesse et sensibilité des modèles aux perturbations
• —Métriques spécifiques aux différents types de modèles (classification, régression)

Test de sécurité et de robustesse des SIA

• —Attaques spécifiques aux SIA (empoisonnement, évasion, inversion de modèle)
• —Techniques de test pour détecter les vulnérabilités de sécurité
• —Test de robustesse aux données adversaires
• —Principes de résilience et de fiabilité des systèmes IA
• —Stratégies d'atténuation des risques de sécurité

Test d'équité et de débiaisage des SIA

• —Définition et types de biais dans les systèmes IA
• —Identification et mesure des biais (représentatif, algorithmique)
• —Techniques de test pour évaluer l'équité et la discrimination
• —Stratégies de débiaisage des données et des modèles
• —Cadres éthiques et réglementaires liés à l'équité en IA

Test de l'explicabilité et de l'interprétabilité

• —Concepts d'XAI (Explainable AI) et leur importance
• —Techniques pour rendre les modèles IA plus explicables (LIME, SHAP)
• —Test de la fidélité et de la cohérence des explications
• —Rôle du testeur dans la validation des capacités d'explicabilité
• —Application de l'explicabilité dans des cas réels

Test du comportement des SIA et validation

• —Évaluer les comportements des SIA face à des scénarios réels
• —Concevoir des cas de test pour mesurer la performance des SIA
• —Identifier les critères de validation spécifiques aux SIA
• —Analyser les résultats des tests pour détecter des anomalies de comportement
• —Documenter les résultats de tests pour assurer la traçabilité et la conformité

Test de résilience et de performance des SIA

• —Test de charge et de stress pour les systèmes IA
• —Mesure de la latence, du débit et de l'utilisation des ressources
• —Test de la scalabilité et de la performance en production
• —Tolérance aux pannes et récupération en cas d'erreur
• —Monitoring continu des performances et alertes

Processus de test d'IA et documentation

• —Planification et stratégie de test adaptées à l'IA
• —Gestion des exigences de test et des user stories pour les SIA
• —Rapports de test et métriques spécifiques aux projets IA
• —Bonnes pratiques de documentation pour les tests IA
• —Évaluation de la maturité des processus de test IA

Préparation à la certification ISTQB AIQ

• —Révision des concepts clés de la certification
• —Questions types et exercices pratiques
• —Stratégies pour aborder l'examen
• —Gestion du temps et des réponses
• —Derniers conseils pour le succès à l'examen

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Connaissances générales de base en test logiciel. Compréhension des concepts fondamentaux de l'Intelligence Artificielle (IA) et du Machine Learning (ML).

Ordinateur personnel (PC ou Mac) avec connexion internet stable. Navigateur web à jour. Optionnel : Accès à un environnement de développement Python (pour la pratique).

5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.

Plateforme et contenus e-learning à disposition. Test de positionnement Quizz & Evaluations

Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé. Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.

A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés. Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.

♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.

Saskia Cazettes Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com

23 mars 2026

La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.

Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.

Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.

Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.

Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.

La certification ISTQB IAQ est reconnue à l'échelle internationale et vous permettra d'acquérir des compétences et des connaissances pour assurer la qualité des systèmes IA.

La formation est structurée en modules théoriques et pratiques, avec des exercices et des projets pour appliquer les connaissances acquises.

La formation dure 21 heures, avec une durée totale de 3 jours.

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. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.