Quelle activité privilégie le Web 1.0 ?
La consultation de sites statiques.
Quelle pratique caractérise le Web 2.0 ?
L’interactivité et la production de contenus.
Qu’est-ce qui caractérise le Web 3.0 ?
L’interconnexion de données structurées.
Vers quoi évolue la recherche documentaire ?
Du repérage de documents vers le dialogue avec des systèmes.
Que font les systèmes de recherche documentaire dialogique ?
Ils reformulent, synthétisent et génèrent.
Qu’est-ce que la recherche documentaire dialogique rend nécessaire ?
La vérification des sources originales.
Qu’est-ce qu’un algorithme ?
Une suite d’instructions organisées qui traite des données pour obtenir un résultat.
Que désigne l’intelligence artificielle ?
Un ensemble de techniques permettant à une machine d’accomplir des tâches associées à des capacités humaines.
Quelles capacités humaines une IA peut-elle permettre à une machine d’accomplir ?
Classer, reconnaître, prédire, traduire, recommander ou générer.
Comment un système de Machine Learning améliore-t-il ses performances ?
En analysant des données et en ajustant ses paramètres à partir d’exemples ou d’interactions.
Sur quoi repose le Deep Learning ?
Sur des réseaux de neurones à plusieurs couches.
Qu’extraient les réseaux de neurones du Deep Learning ?
Des caractéristiques de données complexes et peu structurées.
Que produit une IA générative à partir d’une consigne ?
Un contenu nouveau fondé sur des régularités apprises dans ses données d’entraînement.
Qu’est-ce qu’une IA générative ne garantit-elle pas intrinsèquement ?
La vérité de son contenu ni une pensée humaine.
Quelles données l’apprentissage supervisé utilise-t-il pour entraîner un algorithme ?
Des données étiquetées par des humains.
À quoi le corpus d’entraînement doit-il ressembler pour limiter le décalage de domaine ?
Au corpus à analyser.
Que permet de découvrir l’apprentissage non supervisé dans des données non étiquetées ?
Des structures, des régularités ou des regroupements cachés.
Comment l’agent apprend-il dans l’apprentissage par renforcement ?
En interagissant avec un environnement et en recevant des récompenses ou des pénalités.
Qu’est-ce qu’un LLM ?
Un grand modèle de langage entraîné sur de très grandes quantités de textes, qui estime les tokens susceptibles de suivre selon le contexte.
Qu’est-ce qu’un token pour un modèle de langage ?
Une unité de texte traitée par le modèle, pouvant correspondre à un mot, une partie de mot ou un signe de ponctuation.
Que produit la vectorisation de chaque token ?
Une représentation numérique appelée vecteur ou embedding.
Qu’est-ce qu’un paramètre dans un modèle de langage ?
Un coefficient mathématique ajusté pendant l’entraînement qui influence la combinaison des informations et la probabilité du token suivant.
Qui a introduit l’architecture Transformer, dans quel ouvrage et en quelle année ?
Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A., Attention Is All You Need, 2017.
Quel risque les données d’entraînement font-elles courir aux modèles ?
Ils peuvent reproduire ou amplifier les erreurs, les stéréotypes, les déséquilibres ou les contenus contestables qu’elles contiennent.
Quels sont les quatre usages académiques des IA génératives ?
La programmation, l’assistance linguistique, la compréhension et l’inspiration.
Comment utiliser méthodiquement une IA générative pour apprendre ?
Demander des explications ou des pistes, puis confronter ses réponses au cours et aux sources originales.
Comment s’approprier une réponse obtenue d’une IA générative ?
La reformuler avec ses propres mots.
Que faut-il vérifier après une réponse d’IA générative ?
Les données importantes.
Que faut-il conserver lors d’un usage méthodique d’une IA, si cela est demandé ?
Une trace de l’utilisation.
Que ne faut-il pas déléguer entièrement à une IA générative ?
Le raisonnement ou la vérification.
Qu’est-ce qu’une hallucination produite par une IA générative ?
Une information inventée ou erronée présentée sur un ton convaincant.
Que désigne l’opacité algorithmique des IA génératives ?
La difficulté à connaître leurs données, leurs critères et les raisons de leurs réponses.
Quels enjeux éthiques et juridiques soulèvent les IA génératives ?
Le droit d’auteur, les données personnelles, la confidentialité et la responsabilité en cas de dommage.
Qu’est-ce que la délégation cognitive ?
Confier à un outil une activité intellectuelle que l’on devrait exercer soi-même.
Quelles étapes permettent de vérifier une réponse générée ?
Identifier qui parle, retrouver et identifier la source originale, puis chercher des confirmations indépendantes.
Qu’est-ce qu’une donnée ?
Une représentation codée d’un fait, d’une mesure, d’une observation ou d’une interaction.
Quand une donnée devient-elle une information ?
Lorsqu’elle est interprétée et contextualisée.
Que désigne le Big Data ?
Des données à une échelle où les outils traditionnels ne suffisent plus, ainsi que les infrastructures et pratiques industrielles associées.
Quelles conditions caractérisent l’accès aux données ouvertes ?
Elles sont accessibles, téléchargeables et réutilisables sous certaines conditions de licence.
Qu’est-ce que la Data Literacy ?
La capacité à comprendre, lire, interpréter, produire, évaluer et utiliser des données de manière critique et responsable.
Combien d’octets représente un zettaoctet (Zo) ?
octets.
Quel volume mondial de données le cours prévoit-il pour 2025 ?
181 Zo.
Quels sont les trois V du Big Data ?
Le Volume, la Variété et la Vélocité.
Que désigne le Volume dans les 3 V du Big Data ?
La quantité de données.
Que désigne la Variété dans les 3 V du Big Data ?
La diversité des formats et des sources.
Selon quelles conditions l’Open Data est-il accessible et réutilisable ?
Selon une licence.
À quelles fins un acteur privé conserve-t-il des données propriétaires ?
À des fins stratégiques ou économiques.
Quels objectifs l’ouverture des données peut-elle soutenir ?
La transparence démocratique, l’évaluation des politiques publiques, la recherche scientifique et l’innovation.
Quelles informations faut-il documenter lors de l’ouverture des données ?
Les sources, les formats et les méthodes de collecte.
Quelles données faut-il protéger lors de l’ouverture des données ?
Les données personnelles.
Que produisent notamment les IA génératives depuis 2022 ?
Du texte, des images, du code ou des synthèses.
Que fait le modèle après l’étiquetage des commentaires dans une analyse de sentiment supervisée ?
Il repère des régularités linguistiques et statistiques, puis classe de nouveaux commentaires.
Selon quel critère le clustering regroupe-t-il les données ?
Selon leurs ressemblances.
Quelle pénalité une collision avec un fantôme vaut-elle dans l’exemple de Pac-Man ?
−100.
Dans quels domaines le Deep Learning est-il notamment utilisé ?
En vision par ordinateur, reconnaissance, traduction et traitement automatique du langage naturel.
Que signifie le sigle GPT ?
Generative, Pre-trained, Transformer.
Quels corpus sont cités comme sources possibles d’entraînement des LLM ?
Common Crawl, OpenWebText2, BookCorpus et Wikipédia.
Pourquoi l’outil de recrutement d’Amazon défavorisait-il certains CV ?
Il avait été entraîné sur des candidatures historiquement majoritairement masculines.
Quels éléments peut-on examiner pour vérifier une information ?
L’auteur, la date, le type de source, les preuves, le recoupement, l’objectif et l’expression de l’incertitude.
Combien d’octets représente un kilooctet décimal (Ko) ?
octets.
Combien d’octets représente un mégaoctet décimal (Mo) ?
octets.
Combien d’octets représente un gigaoctet décimal (Go) ?
octets.
Combien d’octets représente un téraoctet décimal (To) ?
octets.
Combien d’octets représente un pétaoctet décimal (Po) ?
octets.
Combien d’octets représente un exaoctet décimal (Eo) ?
octets.
Quelles activités des individus produisent des données en ligne ?
Publier, consulter, cliquer, réagir, communiquer, utiliser des applications et remplir des formulaires.
Quelles opérations produisent des données dans les systèmes d’information et de transaction ?
Les transactions bancaires, les achats en ligne, les opérations financières et le suivi administratif ou informatique.
Que désigne l’IoT ?
Les objets connectés qui produisent des données au moyen de dispositifs tels que des capteurs.
Comment les données structurées sont-elles organisées ?
En tables, colonnes et bases relationnelles.
Que contiennent les données semi-structurées ?
Des balises ou des métadonnées.
Quels exemples caractérisent les données non structurées ?
Les textes libres, les images, les sons et les vidéos.
Qu’impose parfois la vélocité du Big Data ?
L’analyse de flux presque en temps réel.
Quels exemples illustrent l’Open Data ?
Les statistiques nationales, les données météorologiques, les cartographies, les horaires et réseaux de transports, et les indicateurs administratifs et territoriaux.
Teste tes connaissances avec un QCM de 41 questions sur IA générative et culture des données.
1. Une plateforme permet aux utilisateurs de publier et commenter des contenus, tandis qu’un autre système relie des données structurées entre elles. Quelle distinction caractérise ces deux étapes du Web ?
2. Lorsqu’un système reformule une question, synthétise plusieurs informations et génère une réponse, quelle évolution de la recherche documentaire cela illustre-t-il ?
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