A) Intelligence avancée B) Intelligence automatisée C) Intelligence artificielle D) Intégration analogue
A) Un test pour déterminer la consommation d'énergie d'une machine B) Test de la capacité d'une machine à faire preuve d'un comportement intelligent indiscernable de celui d'un être humain. C) Un test pour évaluer la force physique d'une machine D) Un test pour mesurer la vitesse de traitement d'une machine
A) C++ B) Python C) Java D) Rubis
A) Méthode pour améliorer la sécurité des réseaux B) Processus d'assemblage de composants matériels C) Une technique pour programmer manuellement des machines D) Un sous-ensemble de l'IA qui permet aux machines d'apprendre à partir de données
A) Nœud de notification rapide B) Navigateur robuste de neurones C) Notation numérique régulière D) Réseau neuronal récurrent
A) Générer des nombres aléatoires B) Détecter les erreurs dans les données C) Optimiser l'utilisation de la mémoire de l'ordinateur D) Trouver le chemin le plus court dans un graphe
A) Performance logistique en réseau B) Traitement du langage naturel C) Protocole d'apprentissage neuronal D) Modèle linguistique non linéaire
A) Un programme pour la conception graphique B) Un programme qui simule une conversation avec des utilisateurs humains C) Un programme pour les jeux en réalité virtuelle D) Un programme de composition musicale
A) Un type d'algorithme d'apprentissage automatique B) Un futur hypothétique où l'IA surpasse l'intelligence et le contrôle humains. C) Une technique de manipulation des conditions météorologiques D) Une mesure de la complexité des données
A) Générer des motifs de pixels aléatoires B) Imiter la vision humaine et identifier des objets dans des images ou des vidéos C) Analyse des signaux audio D) Test des composants du matériel informatique
A) 1980 B) 1956 C) 1965 D) 1972
A) Représentation des connaissances B) Apprentissage C) Calcul quantique D) Raisonnement
A) OpenAI B) Microsoft C) Intel D) IBM
A) Réseau neuronal convolutif B) Perceptron C) Réseau neuronal récurrent D) Architecture Transformer
A) Assistants virtuels B) Moteurs de recherche web avancés C) Véhicules autonomes D) Systèmes de recommandation
A) Neurosciences B) Linguistique C) Psychologie D) Astronomie
A) Recherche dans l'espace des états B) Réseaux neuronaux artificiels C) Logique formelle D) Intrication quantique
A) Années 2010 B) Années 2000 C) Années 1990 D) Années 2020
A) Risques existentiels B) Diminution de la puissance de calcul C) Simplification de la complexité des logiciels D) Réduction de la consommation d'énergie
A) Ils sont confrontés à un phénomène de 'complexité combinatoire', ce qui les rend exponentiellement plus lents à mesure que les problèmes augmentent. B) Ils étaient incapables de traiter tout type d'information incomplète. C) Ces algorithmes nécessitaient une intervention humaine à chaque étape. D) Les premières IA ne pouvaient pas effectuer de déductions logiques.
A) Les humains résolvent les problèmes en suivant des algorithmes prédéfinis. B) Les humains utilisent des jugements rapides et intuitifs plutôt qu'une déduction étape par étape. C) Les humains utilisent une combinaison d'intuition et de raisonnement probabiliste exclusivement. D) Les humains se basent uniquement sur des déductions logiques, comme les premiers modèles d'IA.
A) Des tâches attribuées de manière aléatoire, sans ordre particulier. B) Plusieurs objectifs à atteindre simultanément. C) Un objectif précis. D) Aucun objectif clair ou préférence définie.
A) Apprentissage supervisé B) Apprentissage non supervisé C) Apprentissage par renforcement D) Apprentissage par transfert
A) La classification prédit des catégories, tandis que la régression déduit des fonctions numériques. B) La régression nécessite plus de données que la classification. C) La classification est un type d'apprentissage non supervisé. D) La classification utilise des réseaux neuronaux, tandis que la régression ne l'utilise pas.
A) Intégration de mots (word embedding) B) Synthèse vocale C) Traduction automatique D) Récupération d'informations
A) Les réseaux neuronaux convolutionnels (CNN) B) Les réseaux neuronaux récurrents (RNN) C) Les transformateurs pré-entraînés génératifs (GPT) D) Les transformateurs
A) Analyse du sentiment à partir de texte. B) Suivi d'objets. C) Classification d'images. D) Reconnaissance vocale.
A) Optimisation par essaim de particules. B) Recherche antagoniste. C) Recherche locale. D) Descente de gradient.
A) Algorithmes d'intelligence collective. B) Algorithme de rétropropagation. C) Optimisation mathématique. D) Analyse des moyens et des objectifs.
A) Calcul évolutionnaire. B) Optimisation par essaim de particules. C) Optimisation par colonies de fourmis. D) Descente de gradient.
A) Calcul évolutionnaire. B) Optimisation par essaim de particules. C) Raisonnement déductif. D) Raisonnement inductif.
A) Elle attribue des degrés de vérité entre 0 et 1. B) Elle utilise des algorithmes d'intelligence collective. C) Elle nécessite une descente de gradient pour l'optimisation. D) L'inférence est indécidable, ce qui la rend difficile à mettre en œuvre.
A) Optimisation par colonies de fourmis. B) Optimisation par essaim de particules. C) Descente de gradient. D) Calcul évolutionnaire.
A) Réseaux de décision dynamiques B) Filtres de Kalman C) Processus de décision de Markov D) Réseaux bayésiens
A) Analyse des décisions B) Théorie de la valeur de l'information C) Conception de mécanismes D) Algorithme d'espérance-maximisation
A) Algorithme des k plus proches voisins B) Machine à vecteurs de support C) Classificateur Naïf Bayes D) Arbre de décision
A) Algorithme des k plus proches voisins B) Machine à vecteurs de support C) Classificateur Naïve Bayes D) Arbre de décision
A) Réseaux neuronaux B) Contrôleurs C) Réseaux bayésiens D) Classificateurs
A) Classificateur Naïf Bayes B) Machine à vecteurs de support C) Arbre de décision D) Algorithme des k plus proches voisins
A) Analyse des décisions B) Réseaux de décision dynamiques C) Modèles de Markov cachés D) Théorie des jeux
A) Directeur des technologies (CTO) B) Directeur des données (CDO) C) Directeur de l'automatisation (CAO) D) Directeur des systèmes d'information (DSI)
A) Scikit-learn. B) TensorFlow. C) Keras. D) PyTorch.
A) DALL-E B) GPT-3 C) ChatGPT D) AlphaGo
A) 7% B) 5% C) 3% D) 10%
A) Informatique éthique B) Morale computationnelle C) Éthique de l'intelligence artificielle D) Robotique morale
A) Singapour B) États-Unis C) Taïwan D) Japon
A) Geoffrey Hinton B) Bill Gates C) Tim Cook D) Elon Musk
A) Tesla, SpaceX, Uber, Lyft B) Nike, Adidas, Puma, Reebok C) Coca-Cola, PepsiCo, Red Bull, Monster D) Alphabet Inc., Amazon, Apple Inc., Meta Platforms, Microsoft
A) 50% B) 70% C) 30% D) 90%
A) Conception de mécanismes B) Réseaux bayésiens dynamiques C) Processus de décision de Markov D) Théorie des jeux
A) Justice distributive B) Justice en matière de représentation C) Justice prédictive D) Justice procédurale
A) Des visages B) Des objets entiers C) Des chiffres D) Les contours
A) 2026 B) 2025 C) 2030 D) 2028
A) Modèles probabilistes B) Traitement du langage naturel C) Recherche d'arbres de Monte Carlo D) Différentes approches topologiques
A) Microsoft B) Google C) Apple D) Amazon
A) Les échecs et le jeu de Go. B) Les jeux de stratégie en temps réel. C) Les jeux à information imparfaite, comme le poker. D) Les émissions de quiz Jeopardy !
A) ChatGPT B) Gemini C) Claude D) Prolog
A) Promouvoir la diffusion d'informations exactes. B) Maximiser l'engagement des utilisateurs. C) Favoriser la diversité des contenus. D) Réduire la propagation de la désinformation.
A) Analyser et interpréter des images. B) Prédire les tendances futures des marchés boursiers. C) Générer du texte en se basant sur les relations sémantiques entre les mots. D) Traduire des langues en temps réel.
A) Chambres d'écho B) Bulles de filtrage C) Biais de confirmation D) Surcharge d'informations
A) Dans une seule direction B) De manière aléatoire C) De manière inverse D) Dans les deux sens
A) Clones d'IA B) Faux-profonds (deepfakes) C) Images truquées D) Médias synthétiques
A) 2023 B) 2024 C) 2021 D) 2019
A) AlphaGo B) Watson C) MuZero D) Deep Blue
A) Groupe Alibaba B) Google DeepMind C) Microsoft D) OpenAI
A) Wendell Wallach B) Stuart J. Russell C) Stephen Hawking D) Eliezer Yudkowsky
A) Google Assistant B) Siri C) Cortana D) Alexa
A) Décembre 2017 B) Mai 2025 C) Juillet 2024 D) Février 2023
A) Descente de gradient stochastique B) Descente de gradient C) Rétropropagation D) Propagation avant
A) Réseaux bayésiens B) Classificateurs C) Contrôleurs D) Réseaux neuronaux
A) 75 % B) 50 % C) 80 % D) Exactement 61 %
A) MuZero B) Watson C) AlphaStar D) Deep Blue
A) Ils nécessitent une connexion internet constante. B) Ils ne peuvent pas être utilisés à des fins commerciales. C) Les mesures de sécurité intégrées peuvent être contournées, les rendant inefficaces. D) Leur architecture et leurs paramètres sont gardés secrets.
A) 15 fois plus B) 10 fois plus C) 20 fois plus D) 5 fois plus
A) Deep Blue B) MuZero C) AlphaStar D) Watson
A) Réacteur nucléaire de Palisades B) Île de Three Mile C) Fukushima D) Susquehanna
A) 3% B) 5% C) 7% D) 10%
A) Gemini Deep Think B) Qwen2-Math C) rStar-Math D) AlphaTensor
A) MuZero B) SIMA C) Pluribus D) AlphaStar
A) 5% B) 22% C) 75% D) 50%
A) 1,5 billion de dollars B) 2,7 billions de dollars C) 4,0 billions de dollars D) 3,5 billions de dollars
A) 50 millions de dollars B) 10 millions de dollars C) 25 millions de dollars D) 100 millions de dollars
A) 50% B) 20% C) 5% D) 10%
A) Amazon B) Constellation Energy C) Talen Energy D) Microsoft
A) Microsoft B) Google C) IBM D) DeepMind
A) 47% B) 9% C) 25% D) 60%
A) 10% B) 8% C) 5% D) 12%
A) Gemini Deep Think B) Qwen-7B C) rStar-Math D) AlphaTensor
A) 2014 B) 2013 C) 2015 D) 2016
A) 84 % B) 75 % C) 90 % D) 53 %
A) 15% B) 30% C) 47% D) 9%
A) Drones utilisés pour la surveillance B) Arme à feu conventionnelle C) Outil de cybersécurité D) Arme autonome létale
A) La loi de Gibson. B) La loi de Bell. C) La loi de Moore. D) La loi de Huang.
A) Algorithme d'estimation par maximum de vraisemblance B) Réseaux bayésiens dynamiques C) Théorie de la décision D) Filtres de Kalman
A) John McCarthy. B) Gordon Moore. C) Alan Turing. D) Jensen Huang.
A) Directives éthiques pour l'IA B) Certifications de l'identité C) Vérification par la blockchain D) Signatures numériques
A) Eliezer Yudkowsky B) Wendell Wallach C) Stephen Hawking D) Stuart J. Russell
A) 25 % B) Environ 4 % C) 50 % D) 10 %
A) Cryptage des données B) Technologie blockchain C) Confidentialité différentielle D) Stockage dans le cloud
A) 90% B) 84% C) 75% D) 53% |