QCM Intelligence Artificielle Corrigé – Partie 5

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 est un exemple d’application de l’IA dans le domaine de la santé ?

A La traduction automatique de langues.

B La reconnaissance d’objets dans des images.

C Le diagnostic médical assisté par ordinateur.

D La recommandation de produits en ligne.

Réponse  

2. Quel est le rôle de la descente de gradient dans l’entraînement des modèles d’IA ?

A Calculer le score final d’un modèle

B Réduire la taille des données d’entraînement

C Optimiser les paramètres du modèle en ajustant les poids pour minimiser l’erreur

D Créer des représentations visuelles des données

Réponse  

3. Quel est un exemple d’application de l’IA dans le domaine de la finance ?

A La conduite autonome de véhicules.

B La détection de fraude et l’évaluation des risques.

C La génération de texte créatif.

D La reconnaissance faciale pour la sécurité.

Réponse  
 

4. Quel est l’objectif de l’apprentissage supervisé ?

A Créer une IA qui joue aux échecs

B Apprendre à prédire une sortie en utilisant des données étiquetées

C Apprendre sans données

D Corriger les fautes d’un humain

Réponse  

5. Quel est un risque souvent mentionné avec l’intelligence artificielle ?

A Elle rend les ordinateurs plus lents

B Elle peut faire tomber la pluie

C Elle peut causer des biais ou des décisions injustes

D Elle empêche de dormir

Réponse  

6. L’IA utilisée pour recommander des films sur Netflix ou des vidéos sur YouTube utilise principalement :

A Des capteurs infrarouges

B L’analyse financière

C Des devinettes aléatoires

D Des algorithmes de recommandation basés sur l’apprentissage automatique

Réponse  
 

7. Qu’est-ce que l’interprétabilité dans le contexte des modèles d’IA ?

A La facilité avec laquelle un modèle d’IA peut être déployé dans des applications réelles.

B La capacité de comprendre comment et pourquoi un modèle d’IA prend certaines décisions ou fait certaines prédictions.

C La quantité de données nécessaires pour entraîner un modèle d’IA.

D La performance globale d’un modèle d’IA.

Réponse  

8. Qu’est-ce que l’explicabilité (explainability) dans le contexte des modèles d’IA ?

A La capacité d’un modèle d’IA à s’adapter à de nouvelles données.

B La vitesse à laquelle un modèle d’IA peut être entraîné.

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

D La capacité d’un modèle d’IA à fournir des raisons ou des justifications pour ses décisions ou ses prédictions.

Réponse  

9. Que sont les données d’entraînement ?

A Les données utilisées pour s’entraîner à taper plus vite

B Les données utilisées pour faire du sport

C Les données que l’IA utilise pour apprendre et s’améliorer

D Les données inutiles supprimées après le test

Réponse  
 

10. Que signifie l’expression “boîte noire” en IA ?

A Une IA utilisée dans les avions

B Une IA qui fonctionne sans électricité

C Une IA dont on ne comprend pas exactement comment elle prend ses décisions

D Une IA utilisée uniquement la nuit

Réponse