Formation ISTQB IA- Testeur certifié Intelligence Artificielle (IA)

Préparez votre certification officielle ISTQB AI Testing avec ITTEST Academy

ITTEST Academy vous propose la formation ISTQB IA – Testeur Certifié Intelligence Artificielle – ISTQB AI Testing, accessible aux profils techniques ou fonctionnels souhaitant maîtriser les bonnes pratiques du test logiciel appliqué aux systèmes d’Intelligence Artificielle.

D’une durée de 4 jours en mode hybride (présentiel ou en ligne), cette formation prépare efficacement au passage de la certification ISTQB Certified Tester – AI Testing.

Grâce à ce programme intensif, vous comprendrez les spécificités des modèles IA, serez capable de concevoir des tests adaptés et saurez anticiper les risques liés aux algorithmes, aux biais et aux données.

Objectifs Pédagogiques de la formation ISTQB IA

À l’issue de la formation, vous serez capable de :

• Comprendre les fondamentaux de l’IA, du Machine Learning (ML) et du Deep Learning (DL).
• Identifier les risques, limites, biais et comportements imprévisibles des systèmes intelligents.
• Concevoir des stratégies de tests adaptées aux modèles IA : données, performances, robustesse, équité et explicabilité.
• Appliquer le syllabus officiel ISTQB AI Testing et maîtriser les techniques demandées à l’examen.
• Mettre en place un cadre de validation pour les solutions IA dans divers environnements (applications web, mobiles, API, modèles ML).
• Utiliser les outils essentiels de test IA : génération de données, monitoring, jeux de tests, jeux d’entraînement.
• Collaborer efficacement avec les équipes Data, IA et QA dans un contexte de développement agile.

Programme de la formation ISTQB IA 

1. Introduction à l’Intelligence Artificielle et aux Systèmes IA

• Comprendre les différents types d’IA : IA spécialisée, IA générale, IA avancée
• Les services IA dans le cloud (AI as a Service) et leurs usages
• Normes, réglementations et enjeux éthiques
• Critères qualité des systèmes IA : robustesse, adaptabilité, autonomie
• Gestion des biais, sécurité des modèles et gouvernance des données
• Transparence, interprétabilité et explicabilité (XAI)
• Cycle de vie d’un modèle IA et introduction au Machine Learning
• Choix des algorithmes, sur-apprentissage, sous-apprentissage et dérive des modèles

2. Données, Qualité et Évaluation des Modèles ML

• Constitution des datasets : entraînement, validation, test
• Problèmes courants : déséquilibre, bruit, erreurs d’annotation
• Stratégies de labellisation et bonnes pratiques de nettoyage
• Impact des données sur la performance et la fiabilité d’un modèle ML
• Évaluer un modèle : précision, rappel, F1-Score, ROC et autres métriques
• Matrice de confusion : analyse détaillée et prise de décision
• Élaboration d’un plan de tests centré sur la performance et la stabilité

3. Réseaux Neuronaux & Validations Spécifiques

• Introduction aux réseaux neuronaux et architectures courantes
• Fonctionnement d’un perceptron et démonstration simplifiée
• Spécificités du test des réseaux neuronaux
• Notions de couverture pour les tests IA et limites actuelles

4. Test des Systèmes Basés sur l’IA

• Types de spécifications et niveaux de test dans l’IA
• Création et gestion des données de test
• Détection et évaluation des biais d’automatisation
• Validation des caractéristiques IA : robustesse, résilience, équité, explicabilité
• Défis des systèmes autonomes et adaptatifs
• Gestion de la complexité et identification des biais algorithmiques
• Test des systèmes IA complexes : NLP, vision, modèles multimodaux

5. Méthodes & Techniques Avancées de Test IA

• Tests adversariaux (attaques, perturbations, empoisonnement de données)
• Tests métamorphiques
• Tests A/B, tests dos-à-dos, tests par paires
• Sélection de la bonne technique selon le contexte
• Construction d’un référentiel de tests IA complet

6. Environnements et Outils pour le Test IA

• Configuration d’un environnement de test IA fiable
• Outils de simulation et environnements virtuels dédiés
• Intégration IA dans un pipeline MLOps pour la validation continue
• Monitoring des performances et suivi post-déploiement

7. Utilisation de l’IA pour Améliorer les Tests

• Génération automatique de cas de test
• Analyse intelligente des défauts
• Prédiction d’anomalies et maintien de la qualité du modèle
• IA appliquée aux tests UI/UX et aux tests automatisés modernes

8. Préparation à la Certification ISTQB AI Testing

• Analyse du syllabus officiel
• Entraînements : QCM, quiz, études de cas, simulations
• Coaching individuel pour maximiser les chances de réussite
• Passage de l’examen inclus (QCM 40 questions, 65 % requis pour valider)
• Certification disponible en présentiel ou en ligne selon les modalités

Méthodes Et Moyens Pédagogiques

La formation combine 40 % de théorie et 60 % de pratique : les apprenants découvrent d’abord les concepts clés du test appliqué à l’IA à travers des explications claires et des démonstrations illustrées, puis mettent immédiatement en application ces connaissances via des exercices, études de cas, manipulations d’outils et QCM corrigés avec le formateur.

À la fin du parcours, un projet synthèse permet de valider l’ensemble des compétences acquises. Tous les supports et outils nécessaires sont fournis, et une évaluation continue accompagne l’apprenant jusqu’à l’obtention  de la Certification (CT-AI) de l’ISTQB ® (CTFL)

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