QCM Intelligence Artificielle Corrigé – Partie 6

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. Quelle est une précaution importante dans le développement de l’IA ?

A Toujours coder seul

B Utiliser un clavier spécial

C Tester les biais, respecter l’éthique et assurer la transparence

D Choisir un logo futuriste

L’IA peut avoir un impact réel sur la société. Il est donc crucial de tester les biais, être éthique, et rendre les décisions aussi transparentes que possible.

2. Quelle est la différence entre IA faible (narrow AI) et IA forte (general AI) ?

A L’IA faible est lente et l’IA forte est rapide

B Il n’y a aucune différence

C L’IA faible utilise Internet, l’IA forte fonctionne hors ligne

D L’IA faible est spécialisée dans une tâche, l’IA forte peut raisonner comme un humain

L’IA faible est conçue pour accomplir une tâche spécifique (comme jouer aux échecs ou recommander des vidéos). L’IA forte, encore en développement, pourrait imiter le raisonnement et la compréhension humaine dans plusieurs domaines.

3. Qu’est-ce qu’un perceptron ?

A Un type de réseau de neurones à une seule couche

B Un algorithme de classification supervisée

C Un processus de réduction des données

D Un type de fonction d’activation

Le perceptron est un réseau de neurones très simple à une seule couche, utilisé principalement pour des problèmes de classification linéaire. C’est l’un des premiers modèles de réseaux de neurones.

4. Quelle est la principale caractéristique des algorithmes génétiques ?

A Ils s’inspirent des processus de sélection naturelle pour résoudre des problèmes d’optimisation

B Ils sont utilisés uniquement pour l’analyse d’image

C Ils sont plus rapides que les autres algorithmes d’IA

D Ils ne nécessitent pas de données d’entraînement

Les algorithmes génétiques sont inspirés des principes de sélection naturelle et d’évolution biologique. Ils sont utilisés pour résoudre des problèmes d’optimisation en générant des solutions « candidates », les évaluant, et « évoluant » ces solutions par des processus de mutation, croisement et sélection.

5. Qu’est-ce que le pruning dans un réseau de neurones ?

A Une méthode pour ajouter de nouvelles couches au réseau

B Une technique pour éliminer des poids inutiles afin de rendre le modèle plus rapide et plus efficace

C Une méthode pour augmenter le nombre de neurones dans le réseau

D Un algorithme d’optimisation des fonctions d’activation

Le pruning (élagage) consiste à éliminer les poids ou les neurones non significatifs dans un réseau de neurones, afin de réduire la complexité et améliorer l’efficacité tout en maintenant la performance du modèle.

6. AlphaGo, l’IA de Google DeepMind, est célèbre pour avoir battu un humain au :

A Monopoly

B Jeu de cartes Uno

C Jeu de Go

D Scrabble

AlphaGo a marqué l’histoire en battant un champion humain au jeu de Go, un jeu bien plus complexe que les échecs pour les machines, grâce à des techniques avancées d’apprentissage par renforcement et de réseaux de neurones.

7. Le “machine learning” est une technique qui permet à une machine de :

A Réparer du matériel informatique

B Se mettre en veille automatiquement

C Compiler du code plus vite

D Apprendre à partir de données sans être explicitement programmée pour chaque tâche

Le machine learning permet à une machine d’analyser des données, d’en tirer des leçons, puis de faire des prédictions ou décisions sans avoir été explicitement programmée pour chaque cas.

8. Le “deep learning” est particulièrement efficace dans _________

A La gestion des ressources humaines

B La reconnaissance d’images et de sons

C La construction de ponts

D Le rangement des fichiers

Le deep learning (ou apprentissage profond) utilise des réseaux de neurones à plusieurs couches et excelle dans la reconnaissance visuelle, la traduction automatique, ou encore la reconnaissance vocale.

9. Qu’est-ce que l’apprentissage non supervisé ?

A L’IA apprend à partir de données sans étiquettes (sans réponses connues)

B L’IA apprend en regardant un humain coder

C L’IA se déconnecte automatiquement

D L’IA attend qu’on lui donne une réponse

En apprentissage non supervisé, l’IA n’a pas de “bonne réponse” à l’avance, elle cherche elle-même des motifs, des regroupements (clusters) ou des structures dans les données.

10. Quel est l’objectif principal d’un chatbot basé sur l’IA comme ChatGPT ?

A Envoyer des spams

B Mémoriser des numéros de téléphone

C Comprendre et générer du langage naturel

D Se connecter à Facebook

Un chatbot IA comme ChatGPT utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre les messages humains et répondre de façon fluide, souvent de manière très réaliste.

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