Certifications
Ma démarche de certification répond à un besoin concret : être crédible face aux décideurs qui pilotent des projets cloud et IA. Chaque certification choisie correspond à un angle de dialogue — infrastructure IA, modèles de langage, fondamentaux cloud multi-hyperscalers.
Certifications en préparation
En cours — Q2 2026
NVIDIA Associate AI Infrastructure
NVIDIA
GPU, calcul distribué, architectures HPC. Ce que je veux pouvoir évaluer avec les équipes techniques quand un client pose la question du ‘où’ et du ‘combien’ pour son projet IA.
En cours — Q2 2026
NVIDIA Associate Generative AI LLM
NVIDIA
Couvre les architectures transformers, le fine-tuning, le RAG et l’inférence. Permet de comprendre pourquoi un RAG est préférable à un LLM générique pour un usage en administration, ou d’évaluer les risques d’hallucination dans un contexte de Secteur Public.
Prévu — Q3 2026
AWS Certified Cloud Practitioner
Amazon Web Services
Le socle AWS — services, architecture, sécurité, modèle de coût. Indispensable pour tenir une conversation crédible avec les équipes AWS présentes sur le marché UGAP, sans dépendre d’un avant-vente pour chaque échange technique.
Certifications obtenues
✓ Obtenue
Microsoft AI-900
Microsoft
Première brique IA — posée avant les NVIDIA pour structurer le vocabulaire. Utile dès qu’un client parle de Copilot, d’Azure OpenAI ou de machine learning appliqué.
✓ Obtenue
Microsoft AZ-900
Microsoft
Le socle. Passée à l’époque où j’animais l’écosystème UGAP Nuage Public — pour ne jamais être en décalage avec les architectes des 18+ fournisseurs cloud du marché.
Vision globale et roadmap
Les deux NVIDIA fermés (Q2 2026), je continue avec AWS CLF-C02 puis Google Cloud Digital Leader. L’objectif est simple : être capable de tenir une conversation technique crédible avec les équipes des trois hyperscalers du marché UGAP — sans dépendre d’un avant-vente pour chaque échange. Les acteurs souverains (OVHcloud, Scaleway, Outscale, Clever Cloud), je les connais déjà de l’intérieur.