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