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Les certifications en IA générative vont désormais bien au-delà des cours d’introduction consacrés aux prompts et aux chatbots. Aujourd’hui, ces titres couvrent des domaines tels que la gestion de projets d’IA, les grands modèles de langage, la génération augmentée par récupération, les agents d’IA d’entreprise, la gouvernance et le déploiement en production.
La certification qui vous convient dépend du travail que vous comptez réellement effectuer. J’ai comparé sept certifications de Google Cloud, PMI, NVIDIA, Databricks, Snowflake, Salesforce et AWS, allant d’options axées sur l’entreprise et ne nécessitant aucun prérequis technique à des examens avancés destinés à des développeurs expérimentés.
- Les meilleures certifications en IA générative en un coup d’œil
- Comment j’ai choisi les meilleures certifications en IA générative
- Google Cloud Generative AI Leader : idéale pour le leadership en IA sans compétences techniques
- PMI-CPMAI : idéale pour diriger des projets d’IA
- NVIDIA-Certified Associate: Generative AI LLMs : idéale pour les fondamentaux techniques de la GenAI
- Databricks Certified Generative AI Engineer Associate : le meilleur choix pour l’ingénierie des applications RAG et LLM
- SnowPro Specialty: Gen AI : le meilleur choix pour l’IA générative dans les environnements Snowflake
- Salesforce Certified Agentforce Specialist : le meilleur choix pour les agents d’IA d’entreprise
- AWS Certified Generative AI Developer – Professional : le meilleur choix pour le développement de solutions GenAI en production
- Comment choisir une certification en IA générative
- En résumé : choisissez une certification réellement utilisable
Les meilleures certifications en IA générative en un coup d’œil
Certification | Idéale pour | Coût de la certification | Prérequis |
| Google Cloud Generative AI Leader | Leadership en IA sans compétences techniques | $99 | Aucun prérequis |
| PMI Certified Professional in Managing AI (PMI-CPMAI) | Diriger des projets d’IA | Varie selon l’adhésion et la région | Cours de préparation à l’examen de 21 heures obligatoire ; aucune expérience préalable requise |
| NVIDIA-Certified Associate: Generative AI LLMs | Fondamentaux techniques de l’IA générative et des LLM | $125 | Compréhension de base de l’IA générative et des LLM |
| Databricks Certified Generative AI Engineer Associate | Ingénierie d’applications RAG et LLM | $200 | Aucun prérequis ; environ six mois d’expérience pratique recommandés |
| SnowPro Specialty: Gen AI | IA générative dans les environnements Snowflake | $225 | Au moins un an d’expérience en IA générative avec Snowflake recommandé |
| Salesforce Certified Agentforce Specialist | Agents d’IA d’entreprise | $200 | Aucun prérequis formel |
| AWS Certified Generative AI Developer – Professional | Développement d’IA générative pour la production | $300 | Une expérience significative du développement d’applications et de l’IA générative est recommandée |
Les coûts indiqués correspondent à l’examen de certification ou à la certification, sauf mention contraire. Les formations Coursera et les programmes de préparation aux examens sont distincts et peuvent entraîner des frais supplémentaires. Les tarifs de PMI varient selon la région et le statut d’adhérent.
Comment j’ai choisi les meilleures certifications en IA générative
Pour ce guide, j’ai recherché des certifications professionnelles actives qui nécessitent un examen ou une évaluation formelle. IA générative, les grands modèles de langage, les agents d’IA ou la conduite de projets d’IA devaient constituer une part substantielle des compétences évaluées.
J’ai comparé chaque certification selon le travail couvert, les compétences requises, les exigences de l’examen, le coût, le niveau d’expérience attendu, la reconnaissance de l’organisme certificateur et les règles de renouvellement. Je voulais également que la liste finale couvre différents parcours professionnels plutôt que d’aligner plusieurs certifications destinées au même type de développeur.
La PMI-CPMAI adopte une approche différente de celle des certifications plus techniques de cette liste. Au lieu de se concentrer sur la création d’ applications d’IA générative sur une plateforme donnée, elle couvre la gestion de projets d’IA dans des domaines tels que les données, la gouvernance, l’évaluation et la mise en production.
Cette comparaison repose sur les pages de certification actuelles, les guides d’examen et la documentation tarifaire officielle.
Google Cloud Generative AI Leader : idéale pour le leadership en IA sans compétences techniques
Google Cloud Generative AI Leader s’adresse aux professionnels qui doivent comprendre la place de l’IA générative dans l’entreprise sans créer eux-mêmes les modèles.
Aucun prérequis technique n’est exigé. L’examen porte sur les fondamentaux de l’IA générative, les produits GenAI de Google Cloud, les moyens d’améliorer les résultats des modèles et les façons dont les organisations peuvent appliquer la GenAI à leurs besoins métier.
Les chefs de produit, consultants, dirigeants et autres professionnels impliqués dans la planification de projets d’IA peuvent passer l’examen sans devoir apprendre au préalable Python ou l’ingénierie cloud.
Google Cloud propose également sur Coursera un certificat professionnel Generative AI Leader composé de cinq cours, destiné aux apprenants qui souhaitent suivre une formation structurée sur ces sujets. Le programme Coursera est distinct de l’examen de certification Google Cloud.
Compétences clés couvertes
- Concepts et terminologie de l’IA générative
- Produits et fonctionnalités GenAI de Google Cloud
- Techniques d’amélioration des résultats des modèles
- Planification métier des projets d’IA générative
Détails de l’examen
- Coût de l’examen de certification : 99 dollars US, plus les taxes applicables
- Durée : 90 minutes
- Format : 50 à 60 questions à choix multiple
- Prérequis : aucun
- Passage : surveillé en ligne ou sur site
- Validité : trois ans
Avantages et inconvénients
Avantages | Inconvénients |
|---|---|
| Aucune expérience technique requise | Ne prouve pas la maîtrise pratique de l’ingénierie de l’IA |
| Coût de l’examen inférieur à celui de la plupart des autres options présentées ici | Se concentre sur l’écosystème GenAI de Google Cloud |
| Accessible aux professionnels de l’entreprise et du produit | Les développeurs expérimentés peuvent trouver le contenu trop élémentaire |
Notre verdict
Google Cloud Generative AI Leader couvre les connaissances en GenAI dont les chefs de produit, les consultants et les dirigeants ont besoin, sans exiger d’expérience en programmation ou en ingénierie cloud. Les développeurs qui souhaitent valider leurs compétences en RAG, en intégration de modèles ou en déploiement devront se tourner vers une certification plus technique.
PMI-CPMAI : idéale pour diriger des projets d’IA
La PMI-CPMAI s’adresse aux personnes chargées de transformer des projets d’IA, de l’idée initiale à un résultat opérationnel.
Au lieu d’évaluer une plateforme cloud donnée, PMI organise la certification autour du cycle de vie d’une initiative d’IA. Les candidats abordent les besoins métier, les données, le développement, les tests, la gouvernance, le déploiement et l’amélioration continue.
Cette certification s’adresse aux chefs de projet, consultants, professionnels du produit, responsables techniques et autres personnes qui coordonnent le travail entre les équipes métier et techniques. PMI n’exige aucune expérience préalable, mais les candidats doivent suivre son cours de préparation à l’examen de 21 heures avant de programmer l’examen.
Contrairement à AWS, Snowflake et Databricks, la PMI-CPMAI n’évalue pas les candidats sur une pile technologique donnée. Elle se concentre sur la gestion des projets d’IA tout au long de leur cycle de vie.
Compétences clés couvertes
- Définition des besoins métier et des objectifs des projets d’IA
- Gestion des exigences liées aux données et de leur préparation
- Coordination du développement, des tests et de l’évaluation des modèles
- Gouvernance, déploiement et amélioration continue
Détails de l’examen
- Coût de la certification : Varie selon la région et l’adhésion à PMI
- Durée : 160 minutes
- Questions : 120
- Expérience requise : Aucune
- Préparation obligatoire : Cours de préparation à l’examen PMI-CPMAI de 21 heures
- Maintien : 30 PDU tous les trois ans
Avantages et inconvénients
Avantages | Inconvénients |
|---|---|
| Approche indépendante des fournisseurs pour la conduite de projets d’IA | Engagement plus coûteux qu’un examen seul |
| Aucune expérience technique ou en IA préalable requise | Le cours de préparation est obligatoire |
| Couvre les aspects métier, les données, la gouvernance et la mise en production | Ne valide pas la maîtrise pratique de l’ingénierie de l’IA |
Notre verdict
La PMI-CPMAI convient aux professionnels responsables de la mise en œuvre de projets d’IA, mais pas nécessairement de l’écriture du code. Si votre travail implique des budgets, des parties prenantes, des équipes data, des développeurs, la gouvernance et les résultats des projets, son périmètre est plus pertinent que celui d’une certification construite autour d’une seule plateforme cloud.
NVIDIA-Certified Associate: Generative AI LLMs : idéale pour les fondamentaux techniques de la GenAI
L’examen Generative AI LLMs Associate de NVIDIA constitue une étape technique supérieure aux certifications GenAI destinées aux professionnels métier, sans aller jusqu’à une certification avancée de développeur.
Les candidats doivent comprendre autre chose que le prompting. Les thèmes abordés incluent l’apprentissage automatique, les réseaux neuronaux, l’analyse des données, l’alignement, le développement logiciel, les bibliothèques Python pour les LLM, ainsi que l’intégration et le déploiement des LLM.
NVIDIA attend uniquement une compréhension de base de l’ IA générative et des LLM avant le passage de l’examen. Les développeurs, les data scientists, les ingénieurs ML, les architectes et autres professionnels techniques peuvent l’utiliser comme première certification avant de se spécialiser davantage dans l’ingénierie.
Les candidats qui souhaitent se préparer davantage peuvent également suivre sur Coursera une spécialisation de six cours de préparation à l’examen NVIDIA Generative AI LLMs Associate, proposée par Whizlabs. Cette spécialisation est distincte de l’examen de certification NVIDIA.
Compétences clés couvertes
- Fondamentaux de l’apprentissage automatique et des réseaux neuronaux
- Ingénierie des prompts et alignement
- Développement logiciel et bibliothèques Python pour les LLM
- Intégration et déploiement des LLM
Détails de l’examen
- Coût de l’examen de certification : $125
- Durée : 60 minutes
- Format : 50 à 60 questions à choix multiple
- Prérequis : Compréhension de base de l’IA générative et des LLM
- Modalités : En ligne, avec surveillance à distance
- Validité : Deux ans
Avantages et inconvénients
Avantages | Inconvénients |
|---|---|
| Bonne introduction aux concepts techniques des LLM | Moins approfondi que les examens axés sur l’ingénierie |
| Prix relativement abordable | Une partie du contenu est centrée sur les technologies NVIDIA |
| Ne nécessite pas plusieurs années d’expérience professionnelle | Les praticiens expérimentés connaissent peut-être déjà une grande partie du contenu |
Notre verdict
La certification de niveau Associate de NVIDIA s’adresse aux professionnels techniques qui maîtrisent déjà les bases de l’IA générative et souhaitent approfondir leurs connaissances des LLM. Elle exige moins d’expérience que les certifications Databricks ou AWS, ce qui permet de l’intégrer plus tôt dans un parcours d’apprentissage technique en IA.
Databricks Certified Generative AI Engineer Associate : le meilleur choix pour l’ingénierie des applications RAG et LLM
Databricks se concentre sur la création d’applications LLM reposant sur les données d’entreprise, notamment la RAG, la recherche, le déploiement, l’évaluation et la gouvernance.
La certification couvre Vector Search, Model Serving, MLflow et Unity Catalog, ainsi que les concepts nécessaires au développement et à la gestion d’applications LLM. Les candidats doivent comprendre comment ces composants interagissent tout au long du cycle de vie d’une application.
Aucune certification préalable n’est obligatoire, mais Databricks recommande une formation pertinente et environ six mois d’expérience pratique. Les candidats qui débutent dans la RAG ou l’environnement Databricks auront probablement besoin d’une préparation supplémentaire avant de passer l’examen.
Compétences évaluées
- Architecture RAG et recherche sémantique
- Développement d’applications LLM
- Vector Search et Model Serving
- Gestion du cycle de vie avec MLflow
- Gouvernance avec Unity Catalog
Détails de l’examen
- Coût de l’examen de certification : $200
- Durée : 90 minutes
- Questions : 45 questions notées à choix multiple ou à réponses multiples, avec éventuellement des questions non notées
- Prérequis : Aucun
- Expérience recommandée : Environ six mois d’expérience pratique
- Modalités : En ligne, avec surveillance à distance
- Validité: Deux ans
Avantages et inconvénients
Avantages | Inconvénients |
|---|---|
| Bonne couverture de la RAG et des applications LLM | Suppose une certaine familiarité avec Databricks |
| Couvre le déploiement et la gouvernance, en plus du développement | Ne s’adresse pas aux candidats non techniques |
| Aucun prérequis officiel | Une expérience pratique est recommandée |
Notre verdict
Databricks mérite d’être envisagé si votre travail porte sur les applications RAG, les LLM et les données d’entreprise. Cette certification est plus exigeante que celle de niveau Associate de NVIDIA, mais elle ne requiert pas le même niveau d’expérience que l’examen professionnel d’AWS.
SnowPro Specialty: Gen AI : le meilleur choix pour l’IA générative dans les environnements Snowflake
La certification Gen AI Specialty de Snowflake s’adresse aux professionnels qui utilisent déjà Snowflake pour leurs activités liées à l’IA et aux données.
L’examen couvre les fonctionnalités Cortex AI et les services LLM, ainsi que les flux de travail liés aux modèles open source, Snowpark Container Services et Model Registry. Les candidats doivent déjà maîtriser SQL et l’ingénierie des données, plutôt que d’acquérir ces bases dans le cadre de la certification.
Snowflake recommande au moins un an d’expérience en IA générative avec Snowflake dans un environnement d’entreprise. Une expérience de Python peut également aider les candidats à se préparer aux aspects techniques de l’examen.
Compétences évaluées
- Principes de l’IA générative dans Snowflake
- Fonctionnalités Cortex AI et LLM
- Flux de travail liés aux modèles open source
- Snowpark Container Services
- Snowflake Model Registry
Détails de l’examen
- Coût de l’examen de certification : $225
- Expérience recommandée : Au moins un an d’expérience en IA générative avec Snowflake
- Parcours technique : Connaissances existantes en SQL et en ingénierie des données ; une expérience de Python peut également être utile
- Cycle de renouvellement : Deux ans
Avantages et inconvénients
Avantages | Inconvénients |
|---|---|
| Étroitement alignée sur les charges de travail réelles liées à l’IA dans Snowflake | Valeur limitée si vous n’utilisez pas Snowflake |
| Associe l’IA générative aux compétences liées aux données d’entreprise | Suppose une expérience de la plateforme plus importante que les certifications destinées aux débutants |
| Couvre à la fois les services d’IA gérés et les flux de travail liés aux modèles | Compétences moins transposables d’un fournisseur à l’autre |
Notre verdict
SnowPro Specialty: Gen AI s’adresse aux personnes qui travaillent déjà avec Snowflake, et non aux professionnels à la recherche de leur première certification en IA. Les ingénieurs data, les ingénieurs IA et les développeurs qui utilisent Snowflake peuvent s’en servir pour valider des compétences directement liées à leur environnement actuel.
Salesforce Certified Agentforce Specialist : le meilleur choix pour les agents d’IA d’entreprise
Salesforce Certified Agentforce Specialist s’adresse aux personnes qui travaillent avec des agents d’IA au sein de l’écosystème Salesforce.
L’examen couvre la configuration d’Agentforce, l’ingénierie des prompts, l’ancrage des agents dans les données Salesforce et la gestion de leur comportement. Il permet aux administrateurs, consultants, architectes et développeurs Salesforce d’acquérir des compétences en agents d’IA sans se tourner vers l’ingénierie traditionnelle du machine learning.
Aucune certification préalable n’est officiellement requise. Une personne sans expérience de Salesforce devra toutefois franchir une courbe d’apprentissage bien plus raide qu’un administrateur ou un consultant qui maîtrise déjà la plateforme.
Les candidats qui souhaitent s’entraîner davantage peuvent également suivre sur Coursera une spécialisation de préparation à la certification Agentforce Specialist proposée par Edureka et composée de trois cours. Cette spécialisation est distincte de l’examen de certification Salesforce.
Compétences évaluées
- Concepts et configuration d’Agentforce
- Ingénierie des prompts
- Ancrage des agents dans les données Salesforce
- Gestion et optimisation des flux de travail des agents d’IA
Détails de l’examen
- Coût de l’examen de certification : 200 dollars US, hors taxes applicables
- Durée : 105 minutes
- Questions : 60 questions à choix multiple, plus cinq questions non notées au maximum
- Score requis : 72 %
- Prérequis : aucun
- Modalités : centre d’examen ou en ligne, avec surveillance à distance
- Maintien : renouvellement annuel de la certification Trailhead
Avantages et inconvénients
Avantages | Inconvénients |
|---|---|
| Focalisation directe sur les agents d’IA d’entreprise | Très spécifique à Salesforce |
| Pertinente pour les administrateurs et les consultants comme pour les développeurs | Ne couvre pas l’ingénierie approfondie des LLM |
| Aucun prérequis officiel | Beaucoup plus facile pour les candidats qui connaissent déjà Salesforce |
Notre verdict
Pour les administrateurs, consultants, architectes et développeurs Salesforce qui intègrent Agentforce à leur travail, cette certification reste proche des outils qu’ils utilisent déjà. En dehors de Salesforce, NVIDIA, Databricks ou AWS couvrent des compétences applicables à un plus grand nombre d’environnements.
AWS Certified Generative AI Developer – Professional : le meilleur choix pour le développement de solutions GenAI en production
AWS Certified Generative AI Developer – Professional s’adresse aux développeurs qui créent déjà des applications en production et qui y ajoutent l’IA générative.
L’examen couvre l’intégration de modèles de fondation, le RAG, les bases de données vectorielles, les embeddings, la gestion des prompts, les agents, l’évaluation, la sécurité, la gouvernance, la supervision et l’optimisation des coûts. Il se concentre sur l’utilisation de modèles de fondation au sein d’applications, plutôt que sur l’entraînement de ces modèles à partir de zéro.
AWS recommande au moins deux ans d’expérience dans le développement d’applications en production et un an d’expérience pratique dans la mise en œuvre de solutions GenAI. Les candidats n’ont pas besoin d’obtenir au préalable une autre certification AWS.
AWS propose également sur Coursera un certificat professionnel en trois cours, Generative AI and AI Agents with Amazon Bedrock, destiné aux développeurs qui souhaitent suivre une formation plus pratique. Le programme Coursera est distinct de l’examen AWS Certified Generative AI Developer – Professional.
Compétences clés couvertes
- Intégration de modèles de fondation
- RAG, bases vectorielles et embeddings
- IA agentique
- Sûreté, sécurité et gouvernance de l’IA
- Évaluation, supervision et optimisation des coûts
Détails de l’examen
- Coût de l’examen de certification : 300 dollars US
- Durée : 180 minutes
- Questions : 75 questions à choix multiple ou à réponses multiples
- Niveau : professionnel
- Expérience recommandée : au moins deux ans dans la création d’applications en production et un an dans la mise en œuvre de solutions GenAI
- Passage de l’examen : centre d’examen Pearson VUE ou surveillance en ligne
- Validité : trois ans
Avantages et inconvénients
Avantages | Inconvénients |
|---|---|
| Couverture approfondie du développement de solutions GenAI en production | L’examen à prix fixe le plus cher de cette liste |
| Couvre le RAG, les agents, la gouvernance, la sécurité et les opérations | Ne convient pas aux débutants |
| Va au-delà des prototypes, jusqu’au déploiement et à la maintenance | Nécessite une vaste expérience d’AWS et du développement |
Notre verdict
AWS s’adresse aux développeurs qui possèdent déjà une véritable expérience de la production. Une personne qui apprend encore les bases des LLM s’attaquerait à une matière bien plus vaste que nécessaire. En revanche, pour un développeur cloud expérimenté qui crée déjà des applications GenAI, l’examen couvre les décisions qui se posent lorsqu’une preuve de concept doit devenir un système opérationnel.
Comment choisir une certification en IA générative
Commencez par votre métier, pas par la marque de la certification.
Si vous travaillez sur la stratégie d’entreprise ou si vous devez comprendre suffisamment bien la GenAI pour évaluer des projets, Google Cloud Generative AI Leader ne prévoit aucun prérequis technique. PMI-CPMAI correspond à un autre métier : coordonner des projets d’IA entre plusieurs équipes et les mener jusqu’à leur réalisation.
Pour les postes techniques, intéressez-vous au travail que vous effectuez déjà. NVIDIA couvre les concepts fondamentaux des LLM, tandis que Databricks va plus loin dans le RAG et le développement d’applications. Snowflake se concentre sur les usages de la GenAI au sein de sa plateforme de données, et Salesforce est axé sur Agentforce et les agents d’entreprise.
Mieux vaut attendre d’avoir une expérience du développement en production avant de passer la certification AWS. Sa certification professionnelle suppose que vous savez déjà créer des applications et que vous avez consacré du temps à mettre en œuvre des solutions GenAI.
Il vaut la peine de comparer les prix, mais un examen moins cher n’offre pas automatiquement un meilleur rapport qualité-prix. Consultez les objectifs de l’examen et demandez-vous si vous utiliseriez réellement ces compétences dans votre poste actuel ou dans celui que vous visez. Les exigences de renouvellement comptent également, car plusieurs de ces titres doivent être renouvelés ou maintenus au fil du temps.
En résumé : choisissez une certification réellement utilisable
Aucune certification en IA générative ne convient à tous les métiers. Un chef de projet, un administrateur Salesforce, un ingénieur data et un développeur cloud peuvent tous travailler avec la GenAI, mais leurs besoins en compétences sont très différents.
Commencez par examiner le contenu de l’examen et sa correspondance avec votre travail quotidien ou avec le poste que vous visez. Comparez ensuite le coût, le temps de préparation, les exigences en matière d’expérience et la politique de renouvellement.
Le titre doit pouvoir être facilement relié à un travail que vous avez réellement effectué. Une certification correspondant à votre expérience est plus facile à étayer que plusieurs titres portant sur des plateformes que vous utilisez rarement.
Foire aux questions (FAQ)
Les certifications en IA générative en valent-elles la peine ?
Elles peuvent l’être, surtout lorsque la certification correspond au travail que vous effectuez.
Un titre fournit aux employeurs un moyen facilement identifiable de comprendre ce que vous avez étudié et les connaissances sur lesquelles vous avez été évalué. Il a davantage de poids si vous pouvez l’accompagner d’une expérience pratique, comme la création d’une application RAG, la gestion d’un projet d’IA, la configuration d’un agent d’entreprise ou le déploiement d’un système GenAI.
Les certifications en IA générative nécessitent-elles de savoir coder ?
Non. Google Cloud Generative AI Leader ne prévoit aucun prérequis technique, tandis que PMI-CPMAI n’exige aucune expérience technique ou en IA préalable.
Les certifications techniques sont plus exigeantes. NVIDIA part du principe que vous connaissez les bases de la GenAI et des LLM. Databricks recommande une expérience pratique, Snowflake attend des candidats qu’ils disposent déjà de connaissances dans le domaine des données, et AWS s’adresse aux développeurs d’applications expérimentés.
Quelle certification en IA générative convient le mieux aux débutants ?
Pour un débutant non technique, Google Cloud Generative AI Leader est le point de départ le plus accessible parmi les certifications présentées dans ce guide. Il ne nécessite aucun prérequis et couvre les concepts de la GenAI ainsi que ses applications métier.
Une personne qui s’oriente vers une carrière technique peut préférer NVIDIA-Certified Associate: Generative AI LLMs après avoir appris les fondamentaux. Cette certification présente davantage de contenu technique sans les exigences d’expérience de Databricks ou d’AWS.
Quelle certification en IA générative convient le mieux aux développeurs ?
Cela dépend de ce que vous développez.
Databricks couvre le RAG et les applications LLM liées aux données d’entreprise. AWS s’adresse aux développeurs expérimentés qui mettent la GenAI en production. NVIDIA constitue un meilleur point d’entrée pour les développeurs qui consolident encore leurs bases sur les LLM, tandis que Snowflake convient aux développeurs qui travaillent déjà sur cette plateforme.
Combien de temps les certifications en IA générative restent-elles valables ?
Les règles varient selon le fournisseur. Google Cloud Generative AI Leader et les certifications AWS sont valables trois ans. NVIDIA et Databricks appliquent des périodes de certification de deux ans, et les certifications SnowPro suivent un cycle de renouvellement de deux ans.
PMI-CPMAI exige 30 PDU tous les trois ans. Salesforce impose une maintenance annuelle de la certification via Trailhead.
Si vous souhaitez comparer davantage d’options au-delà de l’IA générative, consultez notre guide des 8 meilleures certifications en IA pour dynamiser votre carrière en 2026.