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SUMMARY:ISTQB AI Generative
DESCRIPTION:Certification ISTQB dédiée à l’utilisation de l’Intelligence Artificielle Générative dans le domaine du test logiciel.Formation de 4 jours permettant de comprendre comment la Gen-AI peut assister la conception des cas de test\, l’automatisation\, l’analyse des anomalies et l’amélioration de la qualité logicielle. \n\nProgramme de la formation\n1. Introduction GenAI pour le test \n1.1 Concepts clés \n\nTokenisation\nContext window\nLLMs (foundation\, instruction-tuned\, reasoning)\nMultimodalité\n\n1.2 Chatbots vs applications de test pilotées par LLMs \n1.3 Applications de l’IA générative dans le cycle de test \n\n2. Prompt Engineering pour un test efficace \n2.1 Structure d’un prompt \n\nRôle\nContexte\nInstruction\nDonnées\nContraintes\nFormat de sortie\n\n2.2 Techniques avancées \n\nPrompt chaining\nFew-shot / zero-shot\nMeta prompting\n\n2.3 Application de l’IA générative aux tâches de test \n\nAnalyse des besoins\nConception et implémentation de tests\nAutomatisation de la régression\nSuivi et monitoring des tests\n\n2.4 Évaluation et amélioration continue des prompts \n\n3. Gestion des risques liés à l’IA Générative \n3.1 Hallucinations\, erreurs de raisonnement et biais \n\nIdentification\nMitigation\n\n3.2 Problématiques de sécurité\, confidentialité et propriété des données \n3.3 Impact environnemental \n\nÉnergie\nEmpreinte carbone\n\n3.4 Conformité \n\nCadre légal\nStandards\nIA responsable et éthique\n\n\n4. Infrastructure de Test avec LLMs \n4.1 Architectures GenAI \n\nRetrieval-Augmented Generation (RAG)\nAgents\n\n4.2 Fine-tuning et adaptation de modèles pour le test \n4.3 LLMOps \n\nDéploiement\nSupervision\nMonitoring de LLMs\n\n\n5. Déploiement et intégration organisationnelle \n5.1 Stratégie d’adoption et feuille de route organisationnelle \n5.2 Phases d’adoption et gestion du changement \n5.3 Développement des compétences nécessaires \n5.4 Sélection des modèles et alignement avec les besoins de test
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