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AWS · AIB-C01 · Beginner

AWS AI Business Strategist (AIB-C01) — Questions d'entraînement et examen blanc

Prépare AIB-C01 avec des questions d’entraînement originales et des réponses clairement expliquées. Demande des précisions à Alex, ton tuteur IA, repère les sujets à revoir grâce à tes résultats et entraîne-toi à gérer ton temps avec des examens blancs chronométrés.

85Questions de l’examen blanc
170minTemps imparti
700/ 1000Score requis

Vérifié auprès de AWS · septembre 2026 · Version actuelle de l’examen

À propos de l’examen

AWS Certified AI Business Strategist ouvre une nouvelle colonne sur la carte des certifications AWS : les certifications Business, pensées pour celles et ceux qui décident où va la technologie plutôt que pour ceux qui la câblent. AIB-C01 cherche à savoir si tu sais choisir les projets d'IA qui valent la peine, les défendre chiffres à l'appui, les encadrer par une gouvernance et les faire passer d'un pilote à quelque chose sur quoi l'entreprise s'appuie vraiment. AWS est inhabituellement direct sur la frontière : cet examen ne teste pas la connaissance de ses services d'IA. Bedrock, SageMaker AI et Quick n'apparaissent qu'à travers leur finalité, leur coût et les situations où tu irais les chercher.

Une chose à savoir avant de réserver : l'examen est en bêta. Une réussite donne droit à la certification complète, valable trois ans comme n'importe quelle autre, mais la session bêta comporte des questions supplémentaires et plus de temps que la version standard qu'AWS proposera à la disponibilité générale, et les chiffres ci-dessous décrivent la bêta. AWS n'accorde par ailleurs qu'une seule tentative pendant cette phase : pas de repassage tant que l'examen standard n'est pas ouvert.

Essaie cinq questions sur AIB-C01

Entraîne-toi avec cinq questions de la banque actuelle de l’app pour AWS Certified AI Business Strategist, accompagnées de leurs réponses et explications.

Gouvernance de l'IA et leadership en IA responsable1 / 5

Une autorité de transport urbain prépare un assistant de trajet basé sur l'IA et la personne chargée de l'inclusion demande ce qu'implique l'identification des besoins en accessibilité. Quelle approche correspond à l'AWS Well-Architected Responsible AI Lens ?

AlexExplication complète d’Alex

L'accessibilité entre dans le Responsible AI Lens pendant le domaine d'attention consacré au cas d'usage, avant que le travail de conception ne fige le modèle d'interaction, car ajouter après coup des chemins d'entrée et de sortie alternatifs coûte cher et reste souvent incomplet. Le lens demande aux équipes d'étudier les besoins cognitifs, visuels, auditifs, liés à la parole, sensoriels et moteurs, puis de vérifier que les parties d'un système d'IA sur lesquelles les personnes s'appuient le plus, y compris les explications, les indicateurs de confiance et l'état du système, parviennent aux utilisateurs sous une forme qu'ils peuvent réellement assimiler. En faire une déclaration publiée le jour du lancement, réduire l'interface à un seul canal ou supposer que la plateforme compensera tout laisse dans chaque cas des groupes d'utilisateurs identifiés dans l'incapacité d'utiliser le système efficacement.

Sourcedocs.aws.amazon.com

Maturité de l'entreprise, leadership et transformation par l'IA2 / 5

Une société d'intégration de systèmes veut que le centre d'excellence qui porte sa pratique IA mette son expertise à la disposition de tous, et pas seulement des équipes qui répondent aux appels d'offres. Lequel des principes qu'AWS documente pour un Cloud Center of Excellence couvre le fait d'aider d'autres équipes internes et des clients à démarrer ?

AlexExplication complète d’Alex

Les principes donnent à un centre d'excellence un mandat défendable et un moyen de se mesurer. Research décide des domaines à explorer et des pratiques à construire. Evangelize diffuse les connaissances par des événements, des publications et des formations. Apply en fait une feuille de route de livraison de bout en bout, et Lead prouve la capacité par des pilotes et des premières réussites. Mentor est celui qui vise le transfert de compétences au-delà de l'équipe elle-même, et Scale transforme ce qui a fonctionné en modèles réutilisables. Un centre d'excellence qui se contente de livrer des projets en a discrètement abandonné plusieurs. Conseil pour l'examen : associe le principe au verbe de l'énoncé, car accompagner et former les autres relèvent de Mentor, tandis que publier et faire connaître relèvent d'Evangelize.

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Stratégie IA et création de valeur métier3 / 5

Un opérateur logistique entame la phase d'identification de l'objectif métier pour un modèle de routage de colis envisagé. D'après l'AWS Well-Architected Machine Learning Lens, par quoi la revue doit-elle commencer ?

AlexExplication complète d’Alex

L'identification de l'objectif métier est la phase où un programme a encore le droit de conclure qu'il n'a besoin d'aucun modèle. Le lens demande un énoncé clair du problème et de la valeur métier attendue, et seulement ensuite un jugement sur le point de savoir si le machine learning est la bonne façon d'y arriver. Les alternatives sont comparées sur la précision qu'elles apporteraient, sur leur coût et sur leur capacité à passer à l'échelle, ce qui est une comparaison métier et non technique. Sauter cette étape, c'est ainsi que des organisations finissent par maintenir un modèle là où une règle, un rapport ou un changement de processus aurait suffi. C'est aussi le moment de vérifier qu'il existe réellement assez de données d'entraînement pertinentes et de bonne qualité. Conseil pour l'examen : une option qui parle d'algorithmes, d'instances ou de réentraînement répond à une phase plus tardive que celle sur laquelle porte la question.

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Fondamentaux et culture de l'IA4 / 5

Une responsable de la gestion des connaissances veut qu'un assistant réponde à partir du manuel de l'entreprise, qui est révisé presque toutes les semaines. Elle demande quelle adaptation tenter en premier et comment y intégrer le contenu du manuel. D'après la documentation d'Amazon SageMaker AI sur la personnalisation des modèles de fondation, quelle est la lecture recommandée ?

AlexExplication complète d’Alex

L'échelle de personnalisation existe parce que chaque barreau coûte plus cher et engage davantage. Le prompt engineering ne change rien de permanent, se révise en un après-midi et résout une part surprenante des plaintes sur la qualité, ce qui en fait la première étape recommandée. La retrieval augmentation est le bon barreau quand l'écart porte sur les connaissances et non sur le comportement, et elle convient particulièrement bien à un contenu volatil, car mettre à jour la source met à jour les réponses sans toucher au modèle. Le fine-tuning modifie les poids et produit donc un artefact qu'il faut réentraîner chaque fois que le contenu sous-jacent bouge, ce qui en fait un mauvais choix pour un manuel révisé chaque semaine et un choix raisonnable pour un ton, un format ou un comportement de tâche constants. C'est en nommant correctement l'écart qu'on choisit le barreau.

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Gouvernance de l'IA et leadership en IA responsable5 / 5

L'architecte sécurité d'un opérateur de services publics doit expliquer au sponsor exécutif pourquoi l'accès aux endpoints de modèles de fondation de l'entreprise est restreint avant la mise en production de l'assistant. Quelle affirmation correspond à l'AWS Well-Architected Generative AI Lens ?

AlexExplication complète d’Alex

Les endpoints de modèles de fondation sont un nouveau type de porte d'entrée, et les données qui reviennent par là sont souvent plus sensibles que la requête qui les a ouvertes. L'identité est la couche qui tient quel que soit l'endroit où le modèle est hébergé, et c'est pourquoi le lens présente le moindre privilège comme une protection qui s'applique à tout mode d'hébergement plutôt que comme un substitut aux contrôles réseau. Les sessions et les permission boundaries ajoutent des limites dans le temps et dans la portée, de sorte qu'un rôle qui a légitimement besoin d'un accès ne le conserve pas indéfiniment ni au-delà de son objet. Le lens place également ces limites dans le document de politique IA de l'organisation plutôt que dans la documentation de chaque projet, afin qu'elles puissent être examinées dans le cadre d'une revue d'accès régulière et appliquées de façon cohérente à toutes les charges de travail, au lieu d'être renégociées à chaque fois.

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Les questions de l’app sont actuellement en anglais. Les traductions de cet aperçu concernent uniquement l’aperçu. Consulte l’organisme de certification pour connaître les langues disponibles pour l’examen officiel.

353 questions d’entraînement

La banque de questions Pass-IT te permet de t’entraîner pour AIB-C01. Un examen blanc Pass-IT comporte 85 questions à traiter en 170 minutes : ces paramètres sont ceux de l’entraînement.

Détails de la banque de questions : AIB-C01

Informations sur l’examen vérifiées auprès de AWS3 septembre 2026

date de la dernière vérification auprès de la source officielle de AWS

Score requis700 / 1 000

selon les informations publiées par AWS

Objectifs du guide13 objectifs répertoriés dans le guide officiel

répartis entre 4 domaines dans le guide officiel de l’examen

Taille de la banque353 questions

= La taille de la banque équivaut à 4 séries de 85 questions. Cela ne signifie pas que chaque examen blanc utilise une série distincte.

Domaines du programme4 domaines dans le programme de l’examen

AI Fundamentals and Literacy 86 · AI Strategy and Business Value Creation 88 · AI Governance and Responsible AI Leadership 90 · Business Readiness, Leadership, and AI Transformation 89

Questions marquées comme vérifiées à partir des sources353 sur 353

questions dont la réponse, les choix et l’explication sont enregistrés comme ayant été vérifiés à partir de la documentation officielle de AWS

Contenu de l’examen

Quatre domaines de contenu, et AWS donne à chacun un pourcentage exact plutôt qu'une fourchette. Strategy and business value creation est le plus gros, à 28 % : repérer les pans de l'activité qui bougeraient vraiment, décider s'il faut construire, prendre une licence ou faire appel à quelqu'un, classer ce qui reçoit un budget et ce qui s'arrête, et, la réponse que beaucoup ratent, reconnaître les cas où la bonne décision est de ne pas faire d'IA du tout. Sa seconde moitié, c'est la preuve : fixer l'étalon de mesure d'abord, puis convertir les heures économisées en un montant que la finance accepte, lire les signaux précoces et tenir la facture.

Les trois autres pèsent 24 % chacun. Fundamentals and literacy, c'est le vocabulaire commun : modèles, données d'entraînement, inférence, et la ligne entre le travail génératif et l'ancienne approche statistique, plus les arbitrages qui en découlent : une règle simple à la place d'un modèle appris, un outil qui agit face à un outil qui se contente de répondre, et pourquoi la précision se dégrade en production. Governance and responsible AI leadership, c'est la couche qui rend un projet défendable : les principes, le moment où l'un d'eux entre en collision avec un objectif, qui décide, qui en répond, quelles réglementations mordent, et le catalogue des défaillances une fois le système en service. Business readiness, leadership and transformation est le plus large en nombre de tâches ; ici, l'objet examiné, c'est l'entreprise et non le logiciel : sa maturité réelle, l'existence des données et l'identité de leur propriétaire, le sponsor et l'équipe transverse, les salariés inquiets de ce que tout cela signifie pour eux, et la montée d'un pilote vers quelque chose dont on dépend.

Programme de l’examen : AIB-C01

AI Fundamentals and Literacy24%

Le vocabulaire qu'il faut à quelqu'un qui n'est pas ingénieur pour que le reste de l'examen ait du sens : ce qu'est un modèle, comment on l'ajuste sur des données passées, ce qu'il renvoie quand on l'interroge, et où passe la ligne entre l'ancien artisanat statistique et le nouveau versant génératif. Par-dessus viennent les arbitrages : est-ce qu'une simple règle déterministe rendrait un meilleur service qu'un modèle appris, ce qui distingue un outil qui agit de lui-même d'un outil qui se contente de répondre, pourquoi un système en production perd en précision avec le temps, et comment une entreprise garde trace des outils que ses équipes ont réellement le droit d'utiliser. La partie générative ajoute la rédaction d'une instruction qui fonctionne, le travail à l'intérieur d'un budget d'entrée limité, et les deux façons classiques d'ancrer une réponse dans les documents de l'organisation elle-même.

≈ 8 h
AI Strategy and Business Value Creation28%

La plus grosse part à elle seule, et celle qui décide si un programme sera financé une deuxième fois. La moitié tient au choix : quels pans de l'activité bougeraient réellement, faut-il construire soi-même, prendre une licence ou faire appel à un prestataire, quels candidats reçoivent un budget maintenant et lesquels sont arrêtés, et, la réponse que les candidats manquent le plus souvent, quand la recommandation honnête consiste à laisser la technologie de côté. L'autre moitié tient à la preuve : se mettre d'accord sur ce que tu vas compter avant d'allumer quoi que ce soit, pour que le chiffre annoncé ensuite veuille dire quelque chose ; convertir les heures économisées et les dépenses évitées en un montant qu'une équipe finance acceptera ; lire les signaux précoces qui annoncent qu'un projet va aboutir ; et garder la facture courante sous contrôle. Le domaine se referme sur le regard vers l'extérieur : ce que vaut l'avance d'un concurrent, et le moment où une capacité cesse d'être un gain d'efficacité pour devenir un autre métier.

≈ 10 h
AI Governance and Responsible AI Leadership24%

Ce qui doit être vrai pour qu'un déploiement soit défendable. On commence par les principes : équitable, explicable, respectueux de la vie privée, sûr, transparent sur sa propre nature, difficile à faire déraper. Puis vient le plus dur : nommer le moment où l'un d'eux tire contre un objectif commercial et dire lequel cède. Ensuite la mécanique : qui siège dans l'instance qui décide, de quoi répond chaque siège, quelles lois mordent sur le processus qu'on automatise, qui a le droit d'accéder aux données, et comment une proposition se classe selon les dégâts qu'elle pourrait causer. Le dernier tiers est le catalogue de ce qui déraille une fois le système en service : une invention formulée avec aplomb, un biais qui s'installe n'importe où entre la collecte et la mise en ligne, du contenu protégé appartenant à un tiers qui ressort tel quel, et la lente dégradation des données d'entrée. Avec, en face, la surveillance et le veto humain qui empêchent tout cela d'atteindre un client.

≈ 8 h
Business Readiness, Leadership, and AI Transformation24%

Le domaine le plus large en nombre de tâches, et le seul qui traite l'organisation elle-même comme l'objet à transformer. Il commence par un état des lieux honnête : où en est vraiment cette entreprise, mesurée sur une échelle plutôt qu'à l'intuition, et lesquels de ses gens, de ses habitudes, de ses systèmes et de ses règles ne sont pas à la hauteur de ce qu'on propose. En dessous se pose la question matérielle : les données existent-elles seulement, quelqu'un en est-il propriétaire, et deux directions peuvent-elles les mettre en commun, légalement et concrètement. Vient ensuite le leadership : un sponsor assez haut placé pour peser, un groupe qui réunit le juridique et les opérations autant que l'ingénierie, un discours adressé à des équipes discrètement inquiètes pour leur poste, et un chemin pour contourner la réticence qui se manifeste par un haussement d'épaules plutôt que par une objection. Enfin la montée d'un pilote qui marche vers quelque chose dont toute l'entreprise dépend : des petites victoires d'abord, un groupe permanent qui porte la pratique, un retour d'usage qui continue d'arriver, et le travail ingrat qui fait qu'une expérimentation survit au fait qu'on s'appuie dessus.

≈ 8 h

Format de l’examen et types de questions

La session bêta te laisse 170 minutes pour 85 questions. Deux formats seulement : des questions à réponse unique, et des questions à réponses multiples où au moins deux options parmi cinq ou plus sont correctes, sans crédit si tu n'as pas coché toutes les bonnes. AWS n'annonce rien d'autre pour cet examen : ni mise en ordre, ni appariement, ni étude de cas, ni lab.

Le score est ramené sur une échelle de 100 à 1 000 et il faut 700 pour réussir, donc le seuil n'est pas un simple pourcentage des questions traitées. La notation est compensatoire : tu réussis sur l'ensemble de l'examen et non domaine par domaine, et le tableau par section de ton relevé indique des points forts, pas une série d'obstacles séparés. Il n'y a aucune pénalité pour une réponse au hasard et une question laissée vide compte comme fausse, alors ne laisse rien en blanc. Les résultats de la bêta ne tombent pas immédiatement : AWS les communique sous cinq jours ouvrés, dans ton Certification Account. Attends-toi à voir le nombre de questions et le temps diminuer à la sortie de la version standard ; le guide d'examen est déjà écrit pour ce format plus court.

Types de questions : AIB-C01

Choix multiple70%

Sélectionne la seule réponse qui répond le mieux aux exigences de la question.

Réponse multiple30%

Sélectionne plusieurs réponses. Respecte le nombre de choix demandé dans la question.

Consulte AWS pour les informations officielles sur les formats de questions. Les proportions affichées décrivent la banque de questions Pass-IT et ne permettent pas de déduire celles de l’examen officiel.

Préparation à AIB-C01

Tu réserves via Pearson VUE et tu passes l'examen soit dans un centre, soit en ligne avec un surveillant. AWS propose actuellement AIB-C01 en anglais et en japonais. Si tu passes un examen en anglais et que l'anglais n'est pas ta langue maternelle, tu peux demander 30 minutes supplémentaires une seule fois : l'aménagement s'applique ensuite à toutes tes réservations. La certification vaut trois ans, y compris pour une réussite en bêta, et tu la renouvelles en repassant la version en vigueur du même examen avec le bon à moitié prix disponible dans ton AWS Certification Account. Repassages : aucun pendant la bêta, puis un délai de 14 jours calendaires entre deux tentatives une fois l'examen standard ouvert.

Préparation et modalités : AIB-C01

Préparation

Exemple de durée de préparation20–55 h

fourchette illustrative pour t’organiser : de 20 h avec une expérience pertinente à 55 h si tu débutes ; tes besoins peuvent se situer en dehors de cette fourchette

NiveauDébutant
Connaissances conseilléesAucun. AWS n'exige ni certification préalable, ni compétences en développement, ni expérience concrète de mise en œuvre sur AWS. La recommandation porte sur une familiarité de base avec les concepts d'IA, une connaissance au niveau stratégique de ce que proposent ses services d'IA sans les avoir manipulés, et environ six mois passés à travailler avec ou aux côtés d'équipes qui adoptent l'IA.

Passage de l’examen et maintien de la certification

Modalités de passageCentre d'examen Pearson VUE ou examen surveillé en ligne
Conditions de nouvelle tentativePendant la bêta, l'examen ne peut être passé qu'une seule fois ; il faut attendre la version en disponibilité générale pour retenter sa chance. Sur l'examen standard, un échec impose un délai de 14 jours calendaires, sans limite du nombre de tentatives, et un examen réussi ne peut pas être repassé avant deux ans.
Validité de la certification3 ans

Valable trois ans, y compris pour les candidats qui réussissent pendant la bêta. Le renouvellement passe par la réussite de la dernière version de cet examen, réservable avec le bon de réduction de 50 % disponible dans l'AWS Certification Account.

Erreurs fréquentes

Points à revoir : AIB-C01

  1. 01Business judgement, not service knowledge

    Répondre en citant le service AWS que tu déploierais. AWS précise que l'examen n'évalue pas la connaissance des services ; Bedrock, SageMaker AI et Quick n'apparaissent qu'au niveau de leur finalité, de leur logique de tarification et de leur pertinence.

  2. 02Sometimes the answer is no AI

    Plaquer une solution de machine learning sur un problème qu'une règle déterministe résout déjà, ou sur un problème pour lequel les données n'existent pas. Un énoncé de tâche existe uniquement pour vérifier que tu sais le dire.

  3. 03Baseline before launch

    Revendiquer un bénéfice que tu ne peux plus prouver. Si rien n'a été mesuré avant le déploiement, le chiffre d'après ne veut rien dire, et la réponse créditée est presque toujours celle qui commence par établir le point de départ.

  4. 04Governance is designed in, not bolted on

    Traiter le contrôle comme une revue de fin de parcours. Les scénarios récompensent le fait d'inscrire les responsabilités, la classification des risques et l'escalade vers un humain dans le plan tant qu'il n'est encore qu'un plan.

  5. 05Readiness is people and process too

    Répondre à une question d'adoption par la seule technologie. La maturité s'apprécie ici sur l'alignement de la direction, la culture, les données et la gouvernance, et ce qui bloque un déploiement, ce n'est en général pas l'infrastructure.

  6. 06Pilots do not scale by themselves

    Supposer qu'une preuve de concept réussie devient une mise en production à force de répétition. Les tâches de passage à l'échelle attendent un chemin explicite : des gains rapides d'abord, un groupe permanent qui porte la pratique, une boucle de retour qui ne s'interrompt pas, et le travail opérationnel ingrat qui transforme un essai en quelque chose sur quoi une entreprise peut s'appuyer.

Questions fréquentes

Combien de temps dure l’examen AWS Certified AI Business Strategist ?

L’examen AIB-C01 comporte 85 questions et le temps imparti est de 170 minutes.

Quel score faut-il obtenir pour réussir AWS Certified AI Business Strategist ?

Le score requis pour réussir l’examen AIB-C01 est de 700 / 1000.

Quels points méritent une attention particulière pendant la préparation de AWS Certified AI Business Strategist ?

Les points à revoir comprennent Business judgement, not service knowledge, Sometimes the answer is no AI, Baseline before launch, Governance is designed in, not bolted on, Readiness is people and process too, Pilots do not scale by themselves. Travaille sur des exemples pour vérifier que tu comprends les distinctions et que tu peux expliquer ta réponse.

Faut-il de l’expérience AWS ou savoir coder avant AIB-C01 ?

Tu n’as besoin d’aucune certification préalable, et AWS ne demande ni programmation ni travail d’implémentation pratique. En revanche, une culture de base sur les concepts d’IA est attendue, ainsi qu’une vision stratégique de ce à quoi servent Amazon Bedrock, Amazon SageMaker AI et Amazon Quick. AWS recommande aussi environ six mois passés à travailler avec ou aux côtés d’équipes qui adoptent l’IA.

Quels domaines couvre AIB-C01 et avec quelles pondérations ?

L’examen repose sur quatre domaines. AI Strategy and Business Value Creation pèse le plus lourd, à 28 %. AI Fundamentals and Literacy, AI Governance and Responsible AI Leadership et Business Readiness, Leadership, and AI Transformation comptent chacun pour 24 %. Aucun n’est assez léger pour que tu l’écartes de ta révision.

Où peux-tu passer l’examen AIB-C01 ?

Deux formats existent. Tu peux passer l’examen dans un centre Pearson VUE ou en ligne, sous surveillance à distance. Choisis l’environnement où tu seras le moins dérangé.

Peux-tu repasser AIB-C01 en cas d’échec ?

Pendant la bêta, tu ne passes l’examen qu’une seule fois. Une deuxième tentative attend la version disponible pour tous. Sur l’examen standard, un échec impose un délai de 14 jours calendaires, sans limite sur le nombre de tentatives. Une fois l’examen réussi, tu ne peux plus le repasser avant deux ans.

Combien de temps la certification AIB-C01 reste-t-elle valable ?

Trois ans, y compris si tu la décroches pendant la bêta. Pour la conserver, tu repasses la version en vigueur de l’examen avant l’échéance. La réservation se fait depuis ton AWS Certification Account.

Quelle certification AWS complète bien AIB-C01 ?

AIF-C01, l’AWS Certified AI Practitioner, se situe au même niveau débutant et aborde l’IA sur AWS du côté praticien. Si tu cherches un vocabulaire plus large sur la plateforme, CLF-C02, l’AWS Certified Cloud Practitioner, est le complément habituel. Pour un pas vers la technique, MLA-C01, l’AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate, occupe le niveau intermédiaire.

Une certification, 12 mois

Entraînement pour AIB-C01

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