Google Cloud Generative AI Leader
Generative AI Leader
La certification Generative AI Leader valide la compréhension des concepts, des outils et des usages métier de l'IA générative sur Google Cloud. Elle vise les décideurs, chefs de produit, consultants et managers qui doivent cadrer des projets d'IA générative sans forcément coder eux-mêmes. Elle sert de repère commun entre équipes techniques et non techniques sur le vocabulaire, les capacités de la plateforme Vertex AI et les bonnes pratiques d'IA responsable.
Domaines d'examen
Pondération officielle indicative et votre maîtrise mesurée via le QCM.
Fondamentaux de l'IA générative
Les notions de base pour comprendre ce qu'est un modèle de fondation, comment il est entraîné et utilisé, et ce qui distingue l'IA générative de l'IA prédictive classique.
L'offre Google Cloud pour l'IA générative
La plateforme Vertex AI, le Model Garden, la famille de modèles Gemini, Imagen, et les briques permettant de construire des agents et des applications d'IA générative.
Techniques pour améliorer les résultats des modèles
Les leviers concrets pour obtenir de meilleures réponses d'un modèle : prompt engineering, ancrage des réponses (grounding), RAG et fine-tuning.
Stratégie business et IA responsable
Le cadrage des cas d'usage métier, l'évaluation du retour sur investissement, la gouvernance des projets d'IA et les principes d'IA responsable défendus par Google.
Plan de révision suggéré
- 1
Jours 1-2 : bases de l'IA générative
Lire le module sur les fondamentaux (modèles de fondation, LLM, entraînement vs inférence, prompting) et apprendre les termes du glossaire liés à ce domaine.
- 2
Jours 3-5 : découvrir l'offre Google Cloud
Étudier le module sur Vertex AI, Model Garden, Gemini, Imagen et les agents, puis refaire les questions du quiz sur ce domaine jusqu'à obtenir un score satisfaisant.
- 3
Jours 6-8 : techniques d'amélioration des résultats
Travailler le module sur le prompt engineering, le grounding, le RAG et le fine-tuning, en s'entraînant à distinguer ces quatre techniques sur des cas concrets.
- 4
Jours 9-11 : stratégie business et IA responsable
Lire le module sur le cadrage des projets, le ROI, la gouvernance et les principes d'IA responsable de Google, puis relire l'ensemble du glossaire.
- 5
Jours 12-14 : révision finale et examens blancs
Refaire l'intégralité de la banque de questions dans le désordre, identifier les domaines les plus faibles et relire les sections correspondantes avant de passer l'examen.