• Un type d'IA spécialisée dans les tâches précises.
• Un type d'IA capable de générer de nouveaux contenus à partir d'invites ("prompts").
• Un type d'IA exclusivement dédié à la reconnaissance d'images.

• L'IA traditionnelle se focalise sur des tâches précises, tandis que l'IA générative est capable de générer de nouveaux contenus créatifs.
• Il n'y a pas de différence entre les deux.
• L'IA traditionnelle est utilisée pour des tâches créatives, tandis que l'IA générative est utilisée pour des tâches routinières.

• Une base de données utilisée pour entraîner un modèle d'IA.
• Un ensemble d'instructions permettant de résoudre un problème.
• Un type de modèle de langage.

• Un sous-domaine de l'IA utilisant des réseaux de neurones artificiels.
• Un type d'IA spécialisé dans la création de contenu visuel.
• Un processus où les algorithmes apprennent à partir de données pour améliorer leurs performances.

• Il utilise des réseaux de neurones artificiels pour traiter des données complexes et non structurées.
• Il utilise des algorithmes simples pour résoudre des problèmes complexes.
• Il se concentre exclusivement sur l'analyse de données tabulaires.

• Un ensemble d'algorithmes inspirés par le cerveau humain, utilisé pour résoudre des tâches créatives.
• Un système informatique capable de prédire la probabilité d'un événement futur.
• Un ensemble de neurones réels connectés entre eux.

• Un modèle mathématique utilisé pour créer des graphiques.
• Un type d'IA spécialisé dans la traduction automatique.
• Un modèle statistique permettant de prédire la probabilité d'un mot ou d'une phrase en fonction du contexte.

• Un type de réseau de neurones artificiels.
• Un modèle utilisé exclusivement pour l'analyse de données structurées.
• Un modèle de langage capable de comprendre et de générer du langage naturel, entraîné sur de grandes quantités de données.

• "Global Pattern Transformer", un algorithme utilisé pour la reconnaissance de motifs dans les données.
• "Générateur de Phrases Temporelles", un modèle de langage spécialisé dans la génération de contenu historique.
• "Generative Pre-trained Transformer", une série de grands modèles de langage génératifs créés par OpenAI.

• Un réseau de neurones artificiels spécialisé dans la reconnaissance de la parole.
• Un programme informatique capable de dialoguer automatiquement avec un utilisateur.
• Un algorithme utilisé pour la reconnaissance faciale.

• Elle ne peut être utilisée que pour des tâches spécifiques.
• Elle est capable de générer de nouvelles données et contenus.
• Elle est limitée aux données d'entraînement fournies.

• Vrai.
• Faux.

• Termes : Unimodale - Multimodale - Modèles génératifs.
• Définitions :

- "Accepte et produit plusieurs types de données." (1)

- "Réutilise les données d'entraînement pour créer de nouvelles
données." (2)

- "Accepte et produit un seul type de données." (3)

"Les modèles d’IA générative peuvent être basés sur ______, ______, ou d’autres approches pour créer de nouvelles données."

Options : « des réseaux de neurones », « des calculatrices », « des modèles probabilistes », « des processeurs de texte ».

• Vrai.
• Faux.

• Vrai.
• Faux.

• Moins de 0,5%.
• Près de 1,5%.
• Plus de 2,5%.

• Vrai.
• Faux.

• Le secteur bancaire.
• Le commerce de détail et des biens de consommation.
• Les sciences de la vie.

• Accélération de la conception de mode.
• Amélioration des processus de recrutement.
• Accélération de la découverte de médicaments

• Vrai.
• Faux.

• La rapidité de l'IA.
• Les conditions d'utilisation et la politique de protection de la vie privée.
• Le nombre de langues supportées par l'IA.

• En générant uniquement des contenus en anglais.
• En apprenant à partir de vastes ensembles de données reflétant les biais sociétaux.
• En refusant d'analyser certaines informations.