# Préparation à la certification AWS AI
Préparation indépendante à l’examen bêta AWS Certified AI Business Strategist (AIB-C01) – ce que la certification valide, en quoi elle diffère d’AI Practitioner, et comment ce cours est construit.
import { Card, CardGrid, Badge } from '@prosefly/astro-components';
AIB-C01 85 items · 170 min Réussite 700/1000 50 $ bêta
**Validez le jugement métier qui fait passer l’IA de l’adoption à la mise à l’échelle.**
L’**AWS Certified AI Business Strategist (AIB-C01)** est la certification de catégorie métier d’AWS, destinée aux personnes qui évaluent, défendent et mettent à l’échelle des initiatives d’IA. Elle vérifie si vous savez choisir les bons investissements en IA, construire l’analyse de rentabilité, concevoir la gouvernance et faire passer une organisation de l’expérimentation à des résultats mesurables. AWS est explicite sur un point qui façonne chaque page de ce cours : **l’examen n’évalue pas la connaissance des services AWS.** Il évalue une prise de décision stratégique transposable d’une organisation et d’un secteur à l’autre.
:::caution[Préparation non officielle]
Ce cours est un support d’étude indépendant. Il n’est ni affilié à AWS, ni approuvé ou sponsorisé par AWS, et il ne contient aucune question d’examen officielle. AIB-C01 est un **examen bêta** : la performance des items est encore en cours de validation, le délai de communication des résultats diffère des examens standard, et l’examen blanc officiel d’AWS n’est pas disponible pendant la phase bêta. Lisez toujours le [guide d’examen](https://docs.aws.amazon.com/aws-certification/latest/ai-business-strategist-01/ai-business-strategist-01.html) en vigueur avant de vous inscrire.
:::
## Commencez ici
Blueprint, pondérations, répartition du temps, liste de préparation pratique et l’état d’esprit que l’examen récompense.
Mécanique bêta, notation, modèle compensatoire, date limite du badge Early Adopter, et la divergence 170 contre 130 minutes dans les propres documents d’AWS.
Chaque terme nommé par le guide d’examen, étiqueté par domaine, au niveau métier que l’examen évalue réellement.
Six scénarios organisationnels détaillés traités de bout en bout – le format le plus proche des items d’examen les plus difficiles.
## Ce que la certification valide
Liste des tâches établie par AWS pour un AI Business Strategist certifié :
- Appliquer les concepts fondamentaux et la terminologie de l’IA à des contextes métier.
- Sélectionner les types de solutions d’IA appropriés en fonction des exigences et contraintes métier.
- Utiliser les techniques de GenAI, dont le prompt engineering et l’adaptation de modèles, pour atteindre des résultats métier.
- Élaborer et prioriser des stratégies d’IA alignées sur les objectifs de l’organisation.
- Mesurer la valeur métier de l’IA à l’aide de KPI, de cadres de ROI et de métriques de référence.
- Positionner les initiatives d’IA pour l’avantage concurrentiel et la transformation du modèle économique.
- Appliquer les principes d’IA responsable lors des décisions qui exigent des arbitrages.
- Établir des structures de gouvernance et garantir la conformité réglementaire.
- Identifier les risques liés à l’IA en entreprise et orienter les stratégies d’atténuation appropriées.
- Évaluer la maturité et l’état de préparation de l’organisation à l’IA sur les axes personnes, processus, technologie et gouvernance.
- Évaluer les fondations de données et d’infrastructure nécessaires pour soutenir les initiatives d’IA.
- Piloter la conduite du changement à l’échelle de l’entreprise et développer les compétences d’une main-d’œuvre prête pour l’IA.
- Mettre à l’échelle l’IA, des pilotes aux déploiements à l’échelle de l’entreprise, selon des approches itératives.
## Le blueprint
| # | Domaine | Pondération | Items (env.) | Page du cours |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | AI Fundamentals and Literacy | 24 % | ~20 | [Domaine 1](/fr/aws/aib-c01/domains/d1-ai-fundamentals-and-literacy/) |
| 2 | AI Strategy and Business Value Creation | **28 %** | ~24 | [Domaine 2](/fr/aws/aib-c01/domains/d2-ai-strategy-and-business-value/) |
| 3 | AI Governance and Responsible AI Leadership | 24 % | ~21 | [Domaine 3](/fr/aws/aib-c01/domains/d3-governance-and-responsible-ai/) |
| 4 | Business Readiness, Leadership, and AI Transformation | 24 % | ~20 | [Domaine 4](/fr/aws/aib-c01/domains/d4-readiness-leadership-transformation/) |
Quatre domaines, 13 énoncés de tâches, et aucun domaine sous 24 % — c’est le blueprint le plus plat de tous les examens de ce site. Il n’y a aucun domaine que vous puissiez sauter sans risque.
## AIB-C01 face à AWS Certified AI Practitioner
Les deux sont conçus pour des objectifs différents et il vaut la peine d’être précis, car les candidats se préparent régulièrement pour la mauvaise certification.
| | **AI Business Strategist (AIB-C01)** | **AI Practitioner (AIF-C01)** |
| --- | --- | --- |
| Valide | Le jugement métier : quels investissements, quelle analyse de rentabilité, quelle gouvernance, comment mettre à l’échelle | La connaissance fondamentale des concepts d’IA, de ML et de GenAI **et des services d’IA AWS** |
| Évalue les services AWS ? | **Non** – familiarité stratégique uniquement | Oui |
| Catégorie | Métier | Fondamentale |
| Candidat type | Product et program managers, ventes et développement commercial, responsables de métier, consultants, analystes métier, spécialistes marketing | Toute personne ayant besoin d’une aisance fondamentale en IA sur AWS, y compris le personnel technique |
| Codage requis | Aucun | Aucun, mais un vocabulaire plus technique |
Vous pouvez détenir les deux. Progression suggérée par AWS après AIB-C01 : AI Practitioner, puis Machine Learning Engineer – Associate ou Generative AI Developer – Professional si vous voulez de la profondeur sur les services d’IA/ML, ou Cloud Practitioner pour une base cloud plus large.
## Comment ce cours est construit
Chaque page de domaine porte la même structure utilisée sur tout ce site : un paragraphe de cadrage, des objectifs d’apprentissage rattachés aux compétences officielles, des sections de concepts numérotées construites **une pour une sur les énoncés de tâches**, un cadre de décision nommé, un tableau des erreurs fréquentes, une longue étude de scénario avec une trace de raisonnement d’expert, un tableau des pièges d’examen, 20 à 24 questions d’entraînement avec analyse complète des distracteurs, et des points clés.
Deux examens blancs complets suivent la forme réelle : **85 items, 170 minutes**, pondérés selon le blueprint, notés en pourcentage brut avec une valeur indicative sur l’échelle par rapport à la barre de réussite de 700.
L’[annexe AWS](/fr/appendix/aws/frameworks/) contient les documents de référence que vous ne devriez pas avoir à reconstruire : AWS CAF, les dimensions de l’IA responsable et le Well-Architected Responsible AI Lens, le modèle de responsabilité partagée, ISO/IEC 42001 et 23053, le NIST AI RMF, le paysage des services au niveau métier, les structures de tarification avec des calculs de ROI détaillés, une boîte à outils de gouvernance et une bibliothèque de KPI.
## L’état d’esprit que l’examen récompense
L’examen est écrit pour quelqu’un qui a vu des pilotes d’IA réussir et échouer. Les bonnes réponses tendent à :
- **Établir une référence avant le déploiement**, car une valeur que vous ne pouvez pas mesurer est une valeur que vous ne pouvez pas défendre.
- **Arrêter ou suspendre des initiatives** qui échouent sur la faisabilité, l’état de préparation des données ou l’alignement stratégique, plutôt que de les pousser en production.
- Choisir l’**automatisation par règles** lorsque le problème est déterministe, et le dire clairement.
- Traiter la **gouvernance comme une donnée d’entrée de conception**, et non comme un verrou ajouté juste avant le lancement.
- Exiger une **supervision humaine** là où les décisions sont lourdes de conséquences, irréversibles ou réglementées.
- Corriger les **fondations de données et de responsabilité** avant de mettre à l’échelle, car la mise à l’échelle multiplie tout ce que vous avez déjà.
- Préférer des **gains à court terme qui construisent vers un motif d’entreprise** plutôt qu’un programme « big-bang ».
Les mauvaises réponses tendent à : acheter la technologie avant de définir le résultat, mesurer l’activité au lieu de la valeur, mettre à l’échelle un pilote dont le succès n’a jamais été mesuré, traiter l’IA responsable comme une revue juridique de fin de parcours, et répondre à un problème organisationnel par un achat technique.