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

Public cible :

• Testeurs logiciels, professionnels de la qualité
• Ingénieurs et développeurs en IA, chefs de projets
• Responsables qualité, analystes, consultants

Pré-requis :

• Avoir suivi la formation ISTQB - Niveau Foundation Avec certification ou posséder des connaissances équivalentes.
• Certification CFTL - ISTQB Foundation Certified Tester requise.

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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

• Évaluation en cours de formation par des mises en situation contextualisées.
• Questionnaire d'auto-évaluation en fin de formation.
• Préparation à l'examen de certification avec des tests blancs.

• La certification CFTL - ISTQB IA Testing est incluse dans la formation.
• L'examen de certification, disponible en français, est organisé le dernier jour de la formation.
• Il s'agit d'un QCM de 40 questions à compléter en 60 minutes. Les candidats doivent obtenir 65% de bonnes réponses pour réussir.
• En cas de situation de handicap ou si le français n'est pas la langue maternelle, un quart-temps supplémentaire peut être accordé sur demande préalable (au moins 5 jours avant la session).

Taux de satisfaction : nous disposons d'un nombre insuffisant de données