AWS a profondément remanié ses certifications d'intelligence artificielle. La certification Machine Learning – Specialty a été retirée le 31 mars 2026, et un parcours plus progressif la remplace, aligné sur la façon dont les équipes travaillent aujourd'hui : moins d'entraînement de modèles maison, beaucoup plus d'applications construites sur des modèles de fondation.

Pourquoi ce changement

La plupart des entreprises n'entraînent plus leurs propres modèles de zéro. Elles utilisent des modèles de fondation gérés (par exemple via Amazon Bedrock) et les intègrent dans leurs applications, avec des agents, des bases de connaissances et des garde-fous. Les certifications suivent ce mouvement : l'accent passe de la théorie du machine learning à la mise en production d'applications d'IA générative.

Le nouveau parcours IA d'AWS

Certification Code Niveau Pour qui
AWS Certified AI Practitioner AIF-C01 Fondamental Profils métier ou techniques débutants, jusqu'à 6 mois d'exposition à l'IA sur AWS
AWS Certified Machine Learning Engineer – Associate MLA-C01 Associate Ingénieurs qui construisent, déploient et maintiennent des pipelines de ML (MLOps)
AWS Certified Generative AI Developer – Professional AIP-C01 Professional Développeurs et ingénieurs IA qui mettent en production des solutions sur des modèles de fondation

AI Practitioner (AIF-C01) : le point d'entrée

Cinq domaines : fondamentaux de l'IA et du ML (20 %), fondamentaux de l'IA générative (24 %), applications des modèles de fondation (28 %), IA responsable (14 %), sécurité, conformité et gouvernance (14 %). C'est la bonne porte d'entrée si vous découvrez le sujet.

Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01) : le MLOps

Quatre domaines : préparation des données (28 %), développement de modèles (26 %), déploiement et orchestration (22 %), supervision, maintenance et sécurité (24 %). Elle reprend l'essentiel des compétences pratiques de l'ancienne Specialty.

Generative AI Developer – Professional (AIP-C01) : la nouveauté

Sortie de bêta le 31 mars 2026, elle vise les profils qui ont environ deux ans d'expérience du cloud et au moins un an de pratique de l'IA générative. Elle a été mise à jour pour inclure Amazon Bedrock AgentCore, signe que les agents sont au cœur des usages. AWS propose aussi une micro-certification pratique sur l'IA agentique, évaluée dans un environnement AWS réel.

Et si vous aviez la Machine Learning – Specialty ?

Elle reste valable jusqu'à sa date d'expiration. Pour la suite, la MLA-C01 couvre le volet MLOps et l'AIP-C01 le volet IA générative : choisissez selon votre poste.

À noter : la certification Security – Specialty passe aussi en nouvelle version (SCS-C03), avec davantage de sécurité de l'IA générative et du ML. L'IA devient une compétence transverse, y compris en sécurité.

Quel ordre suivre ?

  1. Débutant : AI Practitioner (AIF-C01).
  2. Profil data / MLOps : Machine Learning Engineer – Associate (MLA-C01).
  3. Développeur d'applications IA : Generative AI Developer – Professional (AIP-C01), idéalement après une certification Associate (Developer, Solutions Architect ou ML Engineer).

Quel que soit le niveau, la méthode reste la même : partir du guide d'examen officiel, pratiquer dans un compte AWS et s'entraîner avec des examens blancs chronométrés. Les formations AWS arrivent dans le catalogue OnLevelUp.

Sources