Présentation de la certification AWS Certified AI Practitioner (AIF‑C01)

La certification AWS Certified AI Practitioner (AIF‑C01) est une certification d’entrée de gamme centrée sur l’intelligence artificielle générative et les services IA d’AWS. Elle valide la compréhension des concepts essentiels de l’IA, du machine learning, de la GenAI et de leur utilisation dans l’écosystème AWS.

1. Objectifs de la certification

• Comprendre les concepts de base de l’intelligence artificielle et du machine learning
• Identifier comment les services IA/ML AWS répondent aux besoins métiers
• Se familiariser avec les services AWS dédiés à l’IA générative
• Préparer les candidats à des certifications AWS orientées IA et ML plus avancées

2. Public cible

• Débutants en IA et machine learning
• Managers, décideurs, analystes métiers souhaitant comprendre la GenAI
• Professionnels techniques voulant une base avant ML Specialty

3. Compétences couvertes

• Concepts d’intelligence artificielle
  • Différence IA / ML / Deep Learning
  • Principes de modèles génératifs (LLM, diffusion, embeddings)
• Services IA AWS
  • Amazon Bedrock (fondation models, agents, RAG)
  • Amazon SageMaker & outils ML
  • Amazon Comprehend, Rekognition, Transcribe, Polly, etc.
• Sécurité et gouvernance de l’IA
  • Responsabilité partagée appliquée à la GenAI
  • Confidentialité, gestion des données, guardrails IA
• Cas d’usage et solutions IA sur AWS
  • Scénarios métiers IA générative
  • Intégration et automatisation via API et agents

4. Modalités d’examen

• Format :
  • QCM à réponse unique ou multiple
• Durée : 90 minutes
• Coût : 100 USD
• Lieu :
  • Centres d’examen Pearson VUE
  • Examen en ligne supervisé

5. Pré‑requis

• Aucun prérequis technique obligatoire
• Une compréhension générale de l’informatique est recommandée

6. Préparation recommandée

• Cours officiels AWS :
  • Introduction to Generative AI
  • AI/ML Essentials
  • Ateliers Amazon Bedrock et SageMaker
• Ressources externes : Udemy, A Cloud Guru, Whizlabs
• Examens pratiques : AWS & plateformes tierces

7. Avantages de la certification

• Validation de vos compétences fondamentales en IA et GenAI
• Reconnaissance par AWS et par l’industrie
• Base solide avant AWS ML Specialty

8. Domaines évalués

• Concepts IA et ML (30%)
• Services IA AWS (34%)
• Sécurité, responsabilité & gouvernance IA (20%)
• Cas d’usage IA et intégration (16%)

9. Exemples de questions

1. Quel service AWS permet d’utiliser des modèles d’IA générative pré-entraînés ?

   A. Amazon Rekognition
   B. Amazon Bedrock
   C. Amazon EC2
   D. AWS Lambda
   Réponse : B.

2. Quel concept décrit un modèle capable de créer du texte, des images ou du code ?

   A. Supervised Learning
   B. Generative AI
   C. Feature Engineering
   D. Model Compression
   Réponse : B.

10. Après la certification

• Validité : 3 ans
• Prochaines étapes :
  • AWS Certified Machine Learning – Specialty
  • Certifications AWS orientées développement ou data