QCM Intelligence Artificielle Corrigé – Partie 4

avril 13, 2025avril 13, 2025 Thomas Aucun commentaire

Questions d’Entretien sur l’intelligence artificielle avec des réponses pour la préparation des entretiens d’embauche, tests en ligne, examens et certifications. Ces questions et réponses sur l’intelligence artificielle comprennent divers sujets tel que les bases de l’intelligence artificielle, comprendre la théorie de l’Intelligence Artificielle, la conception de modèles, le Q-Learning, le Deep Q-Learning, etc… Et sont tirés d’un vrai entretien écrit et certaines parties sont en direct. Cette méthode d’apprentissage systématique préparera facilement toute personne pour réussir son test sur l’intelligence artificielle.

1. Quel type d’apprentissage automatique explore la structure cachée dans des données non étiquetées ?

A L’apprentissage supervisé

B L’apprentissage par renforcement

C L’apprentissage non supervisé

D L’apprentissage par transfert

L’apprentissage non supervisé travaille avec des données sans étiquettes et vise à découvrir des motifs, des regroupements (clustering) ou des réductions de dimensionnalité dans les données.

2. Quel type d’apprentissage automatique implique un agent qui apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement et en recevant des récompenses ou des punitions ?

A L’apprentissage supervisé

B L’apprentissage par renforcement

C L’apprentissage profond (Deep Learning)

D L’apprentissage semi-supervisé

L’apprentissage par renforcement se concentre sur la manière dont un agent intelligent peut apprendre à se comporter dans un environnement afin de maximiser une notion de récompense cumulative.

3. Qu’est-ce que le traitement du langage naturel (NLP) ?

A Un domaine de l’IA qui permet aux ordinateurs de « voir » et d’interpréter des images.

B Un domaine de l’IA qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de grandes quantités de données.

C Un domaine de l’IA qui permet aux robots d’interagir avec leur environnement.

D Un domaine de l’IA qui permet aux ordinateurs de comprendre, d’interpréter et de générer du langage humain.

Le traitement du langage naturel (NLP) est essentiel pour permettre aux machines de communiquer efficacement avec les humains en utilisant le langage naturel.

4. Qu’est-ce que la vision par ordinateur (Computer Vision) ?

A Un domaine de l’IA qui permet aux ordinateurs de comprendre et de générer du langage humain.

B Un domaine de l’IA qui permet aux ordinateurs d’apprendre à jouer à des jeux.

C Un domaine de l’IA qui permet aux ordinateurs d’acquérir, de traiter, d’analyser et de comprendre des images du monde réel.

D Un domaine de l’IA qui permet aux ordinateurs de prendre des décisions logiques basées sur des règles prédéfinies.

La vision par ordinateur vise à doter les machines de la capacité de « voir » et d’interpréter des informations visuelles, comme le font les humains.

5. Qu’est-ce qu’un algorithme dans le contexte de l’IA ?

A Un ensemble de données utilisé pour entraîner un modèle d’IA.

B Un programme informatique capable d’imiter l’intelligence humaine.

C Une séquence d’instructions bien définie pour résoudre un problème ou effectuer une tâche.

D Un réseau de neurones artificiels utilisé dans l’apprentissage profond.

Un algorithme est au cœur de l’IA. Il s’agit de l’ensemble des étapes logiques qu’une machine suit pour atteindre un objectif, qu’il s’agisse de classer des images, de traduire des langues ou de prendre des décisions.

6. Qu’est-ce qu’un modèle d’IA ?

A L’ensemble des données brutes utilisées pour l’apprentissage.

B La représentation apprise à partir des données d’entraînement par un algorithme d’IA, qui peut ensuite être utilisée pour faire des prédictions ou des décisions sur de nouvelles données.

C Le matériel informatique sur lequel s’exécute un programme d’IA.

D L’interface utilisateur d’une application d’IA.

Un modèle d’IA est le résultat de l’entraînement d’un algorithme sur des données. Il capture les motifs et les relations présents dans les données et peut être utilisé pour généraliser à de nouvelles situations.

7. Qu’est-ce que le « biais » dans le contexte des données d’entraînement en IA ?

A La quantité totale de données utilisées pour entraîner un modèle.

B La vitesse à laquelle un modèle d’IA apprend.

C La complexité de l’architecture d’un modèle d’IA.

D Une tendance systématique dans les données d’entraînement qui peut entraîner un modèle d’IA à produire des résultats injustes ou inexacts pour certains groupes.

Le biais dans les données d’entraînement est un problème critique en IA car il peut perpétuer ou amplifier les inégalités existantes si le modèle apprend à partir de données qui reflètent des préjugés historiques ou sociaux.

8. Quel est le rôle d’une fonction d’activation dans un réseau de neurones ?

A Déterminer si un neurone doit être activé ou non

B Augmenter la taille des données d’entraînement

C Réduire le temps d’exécution du modèle

D Calculer les pertes du modèle

La fonction d’activation permet de déterminer si un neurone dans un réseau de neurones doit être activé ou non en fonction de l’entrée qu’il reçoit. Des exemples courants sont ReLU (Rectified Linear Unit) ou sigmoïde.

9. Quel est l’objectif principal de l’algorithme K-means ?

A Maximiser la précision d’un modèle supervisé

B Diviser un ensemble de données en groupes (clusters) similaires

C Réduire la taille des données d’entraînement

D Analyser les sentiments d’un texte

K-means est un algorithme d’apprentissage non supervisé utilisé pour regrouper des données similaires en clusters. Il cherche à minimiser la variance intra-cluster tout en maximisant la distance entre les clusters.

10. En quoi consiste le traitement du langage naturel (NLP) ?

A Analyser des images pour extraire du texte

B Manipuler des données numériques pour faire des prédictions

C Traiter et analyser le langage humain pour en extraire des informations

D Analyser des signaux audio pour reconnaître des voix

Le traitement du langage naturel (NLP) est une sous-discipline de l’IA qui consiste à permettre aux ordinateurs de comprendre, interpréter et manipuler le langage humain, comme la traduction automatique, l’analyse de sentiments ou la réponse à des questions.

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