QCM : Introduction à l'Intelligence Artificielle et Machine Learning — 9 questions

Question 1

1. Quel est le rôle principal d’une normalisation 0-1 dans un pipeline de prétraitement ?

Conserver la même proportion de classes dans train et test

Transformer une variable en sortie binaire

Remplacer chaque catégorie par une seule valeur numérique

Ramener les variables dans un intervalle compris entre 0 et 1

Explication

La normalisation 0-1 met les variables à l’échelle entre 0 et 1 afin de les rendre comparables. La stratification concerne le découpage train/test, pas la mise à l’échelle.

Answer

Ramener les variables dans un intervalle compris entre 0 et 1

Question 2

2. Dans un neurone artificiel, quelle opération intervient juste avant la fonction d’activation ?

La mise à jour des gradients

La somme pondérée des entrées avec ajout d’un biais

La comparaison directe avec la réalité

Le découpage des données en train et test

Explication

Le neurone calcule d’abord une somme pondérée des entrées, puis ajoute un biais avant d’appliquer la fonction d’activation. C’est cette activation qui produit la sortie exploitable.

Answer

La somme pondérée des entrées avec ajout d’un biais

Question 3

3. Quelle différence caractérise le mieux l’IA forte par rapport à l’IA faible ?

Elle vise une intelligence générale capable de s’adapter à des tâches variées

Elle fonctionne uniquement sur une tâche précise et échoue hors de son domaine

Elle dépasse déjà largement les humains dans tous les domaines

Elle se limite à regrouper des données sans apprendre de relation complexe

Explication

L’IA forte correspond à une intelligence générale et polyvalente, capable d’adaptation. L’IA faible, au contraire, est spécialisée dans une tâche précise.

Answer

Elle vise une intelligence générale capable de s’adapter à des tâches variées

Question 4

4. Quel est le rôle de la rétropropagation pendant l’apprentissage d’un modèle ?

Produire directement la prédiction finale sans calcul d’erreur

Attribuer l’erreur à chaque poids pour guider leur mise à jour

Regrouper automatiquement des données similaires en classes

Transformer les variables catégorielles en variables binaires

Explication

La rétropropagation calcule comment chaque poids contribue à l’erreur afin d’orienter sa mise à jour. Elle vient après le calcul de la perte, qui mesure l’écart entre prédiction et réalité.

Answer

Attribuer l’erreur à chaque poids pour guider leur mise à jour

Question 5

5. Quel énoncé décrit le mieux le paysage de l’intelligence artificielle présenté ici ?

Un ensemble de règles fixes écrites manuellement pour chaque tâche

Une méthode de calcul limitée à l’analyse de tableaux de nombres

Une technique réservée à la création de robots physiques autonomes

Un domaine qui permet aux systèmes d’apprendre, d’interpréter et d’agir à partir de données

Explication

L’intelligence artificielle est définie comme un domaine technologique permettant d’apprendre, d’interpréter et d’agir à partir de données. Les autres propositions réduisent l’IA à une seule sous-partie ou à des règles figées.

Answer

Un domaine qui permet aux systèmes d’apprendre, d’interpréter et d’agir à partir de données

Question 6

6. Quelle séquence résume le mieux le workflow Machine Learning de la donnée à la valeur ?

Segmentation des utilisateurs, puis publicité, puis suppression des données

Conception du modèle, déploiement direct, puis ajustement manuel des règles

Collecte, import, nettoyage, transformation, encodage, puis découpage entraînement/test

Entraînement immédiat, puis collecte des données après coup

Explication

Le workflow présenté commence par la collecte et l’import, puis passe par le nettoyage, la transformation, l’encodage et le découpage train/test. Cette chaîne permet d’obtenir des données exploitables et d’évaluer la généralisation.

Answer

Collecte, import, nettoyage, transformation, encodage, puis découpage entraînement/test

Question 7

7. Quel environnement est décrit comme un notebook Jupyter dans le cloud avec accès possible à un GPU ?

Un logiciel de bureautique local

Un langage de programmation compilé

Une base de données relationnelle

Google Colab

Explication

Google Colab est présenté comme un notebook Jupyter hébergé dans le cloud, utilisable sans installation locale et avec un GPU. C’est l’outil mis en avant pour l’atelier pratique.

Answer

Google Colab

Question 8

8. Quel type d’apprentissage utilise des données étiquetées avec une entrée et une sortie attendue ?

L’apprentissage non supervisé

L’apprentissage par transfert

L’apprentissage supervisé

L’apprentissage par renforcement

Explication

L’apprentissage supervisé apprend à partir de données étiquetées, avec une sortie attendue pour chaque entrée. Le non supervisé n’utilise pas de labels, et le renforcement repose sur des récompenses.

Answer

L’apprentissage supervisé

Question 9

9. Dans quel cas d’usage l’IA est-elle principalement utilisée pour attribuer une note de probabilité à un prospect ?

Le réapprovisionnement automatisé

Le lead scoring

L’analyse de sentiment

La maintenance prédictive

Explication

Le lead scoring sert à prioriser les prospects en leur attribuant une note de probabilité. Les autres usages relèvent d’autres secteurs ou d’autres objectifs.

Answer

Le lead scoring

QCM : Introduction à l'Intelligence Artificielle et Machine Learning — 9 questions

Questions et réponses du QCM

1. Quel est le rôle principal d’une normalisation 0-1 dans un pipeline de prétraitement ?

2. Dans un neurone artificiel, quelle opération intervient juste avant la fonction d’activation ?

3. Quelle différence caractérise le mieux l’IA forte par rapport à l’IA faible ?

4. Quel est le rôle de la rétropropagation pendant l’apprentissage d’un modèle ?

5. Quel énoncé décrit le mieux le paysage de l’intelligence artificielle présenté ici ?

6. Quelle séquence résume le mieux le workflow Machine Learning de la donnée à la valeur ?

7. Quel environnement est décrit comme un notebook Jupyter dans le cloud avec accès possible à un GPU ?

8. Quel type d’apprentissage utilise des données étiquetées avec une entrée et une sortie attendue ?

9. Dans quel cas d’usage l’IA est-elle principalement utilisée pour attribuer une note de probabilité à un prospect ?

Révisez avec les flashcards

Approfondir avec la fiche

Cours similaires

Introduction à l'Informatique et IA

Introduction aux marchés publics et réglementations du bâtiment

Gestion des imprimantes Windows et PDF

Introduction aux bases de données relationnelles

Maîtrise des Boucles en Programmation

Maîtrise des fonctions et paradigmes de programmation

Crée tes propres QCM