Examen AIF-C01 : format, domaines et préparation
À qui s'adresse l'examen AIF-C01
AIF-C01 est l'examen de la certification AWS Certified AI Practitioner. Son programme couvre les notions d'intelligence artificielle, d'apprentissage automatique et d'IA générative, les services AWS qui s'y rattachent, l'IA responsable, ainsi que la sécurité et la gouvernance des solutions d'IA.
Les task statements du guide emploient des verbes comme « explain », « describe », « identify », « recognize » ou « choose ». Les objectifs portent sur la compréhension des concepts, le rapprochement entre un cas d'usage et une technique ou un service, et les limites d'une solution. L'entraînement et le fine-tuning y figurent comme des processus à décrire. Il s'adresse à toute personne qui a besoin d'une vue structurée de l'IA et des services AWS associés, qu'elle construise des modèles ou non.
Format de l'examen
| Paramètre | Valeur |
|---|---|
| Code | AIF-C01 |
| Durée | 90 minutes |
| Questions notées | 50 |
| Questions non notées | 15, sans effet sur le score |
| Types de questions | Choix multiple, réponse multiple, mise en ordre, association |
| Échelle de score | 100 à 1 000 |
| Score de réussite | 700 |
| Version du guide | 1.1, datée du 30 avril 2026 |
Les types de questions
- Multiple choice (choix multiple) : une bonne réponse et trois réponses fausses (distracteurs).
- Multiple response (réponse multiple) : au moins deux bonnes réponses parmi au moins cinq options ; il faut toutes les cocher pour obtenir le point.
- Ordering (mise en ordre) : une liste de 3 à 5 réponses à placer dans le bon ordre pour accomplir une tâche.
- Matching (association) : des réponses à associer à une liste de 3 à 7 énoncés ; toutes les paires doivent être justes.
Pour les questions de mise en ordre et d'association, seule une réponse entièrement juste rapporte le point : connaître un processus à moitié ne suffit pas.
Domaines et pondérations
Le guide d'examen définit cinq domaines, chacun découpé en task statements (tâches attendues). Les intitulés officiels sont en anglais.
| Domaine | Poids | Tâches attendues |
|---|---|---|
| Fundamentals of AI and ML (bases de l'IA et du ML) | 20 % | Concepts et terminologie de base ; cas d'usage concrets de l'IA ; cycle de vie du développement IA/ML |
| Fundamentals of GenAI (bases de l'IA générative) | 24 % | Concepts de base de l'IA générative ; capacités et limites de l'IA générative face à un besoin métier ; infrastructure et technologies AWS pour bâtir des applications d'IA générative |
| Applications of Foundation Models (applications des modèles de fondation) | 28 % | Choix de conception pour les applications qui utilisent des modèles de fondation ; techniques d'ingénierie des prompts ; entraînement et fine-tuning ; méthodes d'évaluation des performances |
| Guidelines for Responsible AI (IA responsable) | 14 % | Développement de systèmes d'IA responsables ; modèles transparents et explicables |
| Security, Compliance, and Governance for AI Solutions (sécurité, conformité et gouvernance) | 14 % | Méthodes pour sécuriser les systèmes d'IA ; réglementations de gouvernance et de conformité applicables à l'IA |
Le domaine consacré aux modèles de fondation pèse plus que chacun des autres. L'IA responsable et la sécurité pèsent ensemble autant que lui : elles méritent un temps de révision à part entière.
Les nouveautés de la version 1.1 du guide
Le guide d'examen en est à la version 1.1, datée du 30 avril 2026. L'historique des révisions détaille les modifications. Parmi les objectifs nouveaux ou élargis :
- IA agentique : les définitions de base intègrent désormais l'agentic AI, et un nouvel objectif porte sur ses concepts fondamentaux, comme les architectures multi-agents, le Model Context Protocol (MCP), la gestion de la mémoire, l'usage d'outils et l'orchestration des tâches.
- Types d'inférence : l'inférence asynchrone et l'inférence serverless s'ajoutent aux modes batch et temps réel.
- Tarification au token : un nouvel objectif traite du modèle de prix au token et de son effet sur le coût et les performances de l'inférence.
- Context engineering : un nouvel objectif traite du rôle de l'ingénierie du contexte dans les applications à base de modèles de fondation.
Si votre support de cours date d'une version antérieure du guide, vérifiez ces sujets à part et comparez la liste actuelle des services inclus avec celle de votre support.
Comment se préparer
- Consultez la page officielle de la certification pour l'inscription et les conditions en vigueur.
- Lisez le guide d'examen AIF-C01, puis chaque page de domaine, et reportez chaque objectif dans une liste de contrôle.
- Commencez par un glossaire : IA, ML, deep learning, IA générative, IA agentique, modèle de fondation, inférence, fine-tuning, ingénierie des prompts, recherche augmentée (RAG) et métriques d'évaluation. Les deuxième et troisième domaines reposent sur ce vocabulaire.
- Pour chaque service AWS cité dans le guide, notez le problème qu'il résout et ce qui le distingue du service le plus proche, par exemple Amazon Transcribe, Amazon Translate et Amazon Polly.
- Réservez du temps aux nouveautés de la version 1.1, que des cours plus anciens peuvent ne pas traiter.
- Consacrez une séance dédiée à l'IA responsable et à la sécurité au lieu de les garder pour la fin.
- Passez notre examen blanc AIF-C01 en temps limité, puis reprenez chaque question manquée dans le mode révision gratuit.
- Peu avant l'examen, relisez l'historique des révisions au cas où le guide aurait encore changé, et repassez l'examen blanc pour mesurer vos progrès.
Examen blanc AIF-C01 : AWS Certified AI Practitioner
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