Quiz et exercices
Retrouvez ici quelques exercices qui vous aidront à approfondir les connaissances acquises au fil des pages de l'ebook.
Les réponses apparaissent à la fin de chaque série d'exercices.
Un conseil : répondez aux questions dans l'ordre d'apparition et ne scrollez pas directement. Jouez le jeu jusqu'au bout 😉
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1) Testez vos connaissances sur les définitions de l'IA
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.
Réponses :
1.b., 2.a., 3.b., 4.c., 5.a., 6.a., 7.c., 8.c., 9.c., 10.b.
2) Testez vos connaissances sur les fondamentaux de l'IA
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.
Réponses :
1.b.
2.b. ChatGPT est un exemple d'IA générative multimodale.
3. Unimodale (3), Multimodale (1), Modèles génératifs (2).
4. "des réseaux de neurones", "des modèles probabilistes".
5.b. L'IA générative n'est pas limitée à ses seules données d'entraînement et peut générer de nouvelles créations qui n'ont pas été explicitement présentées pendant l'entraînement.
3) Testez vos connaissances sur l'IA générative au sein du monde du travail
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
Réponses :
1.a.
2.b.
3.b. L'IA générative facilite la reconversion en identifiant des compétences transférables et en suggérant des carrières alternatives, ce qui aide les professionnels à saisir les nouvelles opportunités.
4.b. L'IA générative améliore l'expérience d'achat en ligne dans le commerce de détail en personnalisant les recommandations de produits et en automatisant le service client.
5.c. Dans les sciences de la vie, l'IA générative accélère la découverte de médicaments en analysant des données complexes pour identifier de nouveaux traitements plus rapidement.
4) Testez vos connaissances sur une utilisation éthique et réfléchie de l'IA générative
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.
Réponses :
1.b. Pour les sujets sensibles et complexes, privilégier l'expertise humaine est conseillé car l'IA peut manquer de nuance et de précision.
2.b. Informez-vous sur comment vos données sont collectées, utilisées, et partagées pour assurer une utilisation éthique de l'IA.
3.b. Les IA génératives peuvent reproduire ou amplifier des stéréotypes existants, ce qui souligne l'importance de questionner et vérifier leurs réponses.
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