Test de positionnement


QCM : Maîtriser l'IA, du Prompting à la Stratégie d'Entreprise

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1. Quelle est la différence fondamentale entre une "IA Faible" et une "IA Forte" ?

  1. L'IA Faible ne fonctionne que sur des petits ordinateurs, tandis que l'IA Forte nécessite des supercalculateurs.
  2. L'IA Faible est spécialisée dans une tâche précise (ex: échecs), tandis que l'IA Forte posséderait une conscience et une intelligence générale.
  3. L'IA Faible utilise des règles logiques, tandis que l'IA Forte utilise des statistiques.
  4. L'IA Faible ne peut générer que du texte, tandis que l'IA Forte peut générer des vidéos.

2. Dans le contexte du "Prompt Engineering", en quoi consiste la technique du "Few-Shot" ?

  1. Poser une question à l'IA sans lui donner aucun contexte préalable.
  2. Demander à l'IA de réfléchir "étape par étape" pour réduire les erreurs logiques.
  3. Fournir plusieurs exemples (3 ou 4 paires de questions/réponses) avant de poser sa question pour guider le modèle.
  4. Demander à l'IA d'agir comme un expert (ex: "Agis comme un avocat").

3. Selon le rapport sur la stratégie d'industrialisation 2025, quel est le changement de paradigme technologique majeur attendu ?

  1. Le passage de l'IA générative texte vers l'IA générative vidéo uniquement.
  2. Le passage du modèle "Copilote" (qui assiste) au modèle "Agent" (qui planifie et exécute des processus de manière autonome).
  3. L'abandon du Cloud pour revenir à des serveurs physiques classiques.
  4. La fin des modèles Open Source au profit des modèles propriétaires exclusifs.

4. Quel événement de 2012 est considéré comme le début de l'ère moderne du Deep Learning ?

  1. La victoire d'AlphaGo contre le champion du monde de Go.
  2. La publication du papier sur le test de Turing.
  3. La victoire écrasante du modèle AlexNet au concours de reconnaissance d'images ImageNet.
  4. Le lancement public de ChatGPT par OpenAI.

5. Qu'est-ce que le "Shadow AI" mentionné dans le contexte de l'IA en entreprise ?

  1. Une IA capable de prédire les cyberattaques avant qu'elles n'arrivent.
  2. L'usage massif et non contrôlé d'outils d'IA par les salariés sans validation de l'entreprise.
  3. Une technique d'entraînement où l'IA apprend dans le noir pour économiser de l'énergie.
  4. La partie cachée des algorithmes que les développeurs ne comprennent pas (boîte noire).

6. Comment fonctionne fondamentalement un modèle de langage (LLM) comme GPT ?

  1. Il comprend le sens des mots et possède une conscience comme un humain.
  2. Il effectue une recherche Google en temps réel pour copier-coller des réponses.
  3. Il utilise des règles grammaticales strictes codées par des linguistes (Sujet + Verbe + Complément).
  4. Il prédit le mot (ou token) suivant le plus probable en se basant sur des calculs statistiques.

7. Quelle méthode de prompting est recommandée pour réduire les erreurs de logique ou de raisonnement mathématique ?

  1. Le Chain of Thought (demander à l'IA de "réfléchir étape par étape").
  2. Le 0-Shot (ne donner aucun exemple).
  3. Le formatage en tableau CSV.
  4. La technique de l'amnésie (demander à l'IA d'oublier la conversation précédente).

8. Quel est le principal frein au déploiement de l'IA à grande échelle dans les entreprises en 2025 ?

  1. Le coût trop élevé de la technologie et des abonnements.
  2. La résistance des employés et des syndicats.
  3. La lenteur du leadership et du management à transformer les processus internes.
  4. Le manque de puissance de calcul disponible sur le marché.

9. Qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning) ?

  1. L'IA apprend en observant des exemples étiquetés (ex: photo de chat = "chat").
  2. L'IA apprend par essais-erreurs, guidée par un système de récompense/punition.
  3. L'IA apprend à découvrir des structures cachées dans des données brutes sans aide.
  4. L'IA apprend en lisant des livres de règles explicites écrites par des humains.

10. Quel est le paramètre "Température" dans la génération de texte par IA ?

  1. Une mesure de la chaleur dégagée par les serveurs pendant le calcul.
  2. Un indicateur de la fiabilité factuelle de la réponse (plus c'est chaud, plus c'est vrai).
  3. Un paramètre contrôlant le hasard et la créativité : basse pour du factuel, haute pour du créatif.
  4. Le niveau de colère ou d'émotion simulé par le chatbot.

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December 11, 2025 10:29 pm CESTTest de positionnement Uploaded by Bastien SENEQUE - bastien.seneque@gmail.com IP 91.165.138.95
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