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