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Intelligence artificielle : comprendre et bien utiliser

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QCM de « Intelligence artificielle : comprendre et bien utiliser »

300 contenus
291
Question à choix multiples

Pourquoi tester un modèle sur des données différentes de celles de son entraînement ?

  • Pour vérifier sa généralisation à de nouveaux cas Bonne réponse
  • Pour supprimer son vocabulaire
  • Pour augmenter automatiquement ses droits
  • Pour éviter toute comparaison
Explication

Cela permet d’évaluer sa capacité à fonctionner sur de nouveaux cas.

292
Question à choix multiples

Qu’est-ce que la généralisation d’un modèle ?

  • Sa capacité à fonctionner sur des données nouvelles Bonne réponse
  • Sa capacité à mémoriser une seule réponse
  • La suppression de ses paramètres
  • La traduction d’un document
Explication

La généralisation est la capacité à produire de bons résultats sur des cas nouveaux.

293
Question à choix multiples

Pourquoi surveiller un système d’IA après son déploiement ?

  • Parce que ses performances et ses risques peuvent évoluer Bonne réponse
  • Parce qu’il devient toujours humain
  • Pour empêcher toute mise à jour
  • Pour supprimer les utilisateurs
Explication

Les données, les usages et les performances peuvent changer avec le temps.

294
Question à choix multiples

Qu’est-ce qu’une dérive des données ?

  • Un changement des données par rapport à la situation initiale Bonne réponse
  • Une erreur de clavier
  • Une nouvelle règle de confidentialité
  • Un type de fichier audio
Explication

Une dérive des données est une modification des données ou de leur distribution dans le temps.

295
Question à choix multiples

Pourquoi garder une possibilité d’intervention humaine ?

  • Pour examiner les erreurs et les décisions sensibles Bonne réponse
  • Pour rendre toute réponse automatique
  • Pour éviter la formation des utilisateurs
  • Pour supprimer les sources
Explication

L’intervention humaine permet de contrôler les cas sensibles et les erreurs.

296
Question à choix multiples

Que signifie « système à haut risque » ?

  • Un système pouvant entraîner des conséquences importantes Bonne réponse
  • Un outil qui produit seulement des images
  • Un logiciel toujours dangereux
  • Un système sans données
Explication

Il s’agit d’un système dont l’utilisation peut avoir des conséquences importantes sur les personnes.

297
Question à choix multiples

Qu’est-ce que l’interprétabilité d’un modèle ?

  • La possibilité de comprendre certains éléments de son résultat Bonne réponse
  • La vitesse de téléchargement
  • La taille de l’écran
  • Le nombre de comptes utilisateurs
Explication

L’interprétabilité désigne la possibilité de comprendre comment ses entrées contribuent à un résultat.

298
Question à choix multiples

Pourquoi former les utilisateurs d’un outil d’IA ?

  • Pour comprendre son usage, ses limites et ses risques Bonne réponse
  • Pour garantir qu’il ne fera jamais d’erreur
  • Pour remplacer toute vérification
  • Pour supprimer les règles de sécurité
Explication

La formation aide à utiliser l’outil correctement, à reconnaître ses limites et à protéger les données.

299
Question à choix multiples

Quelle est une bonne pratique avant de publier un contenu généré par IA ?

  • Le relire, vérifier les faits et contrôler les droits d’utilisation Bonne réponse
  • Le publier sans le regarder
  • Supposer qu’il est forcément original
  • Supprimer son contexte
Explication

Il faut relire, vérifier les faits, les droits et l’adéquation du contenu.

300
Question à choix multiples

Pourquoi l’IA ne doit-elle pas être la seule source pour une décision importante ?

  • Parce qu’elle peut se tromper, manquer de contexte ou être biaisée Bonne réponse
  • Parce qu’elle ne peut jamais traiter du texte
  • Parce qu’elle ne fonctionne que hors ligne
  • Parce qu’elle est toujours trop lente
Explication

Une IA peut se tromper, manquer de contexte ou reproduire des biais.

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