★ Formation Professionnelle — Tech & Numerique

QCM Intelligence Artificielle & Data — Maitrisez les fondamentaux du futur numerique

40 Questions Corrige instantane Machine Learning & Deep Learning Data Science & Big Data

🧠

La Discipline

L'IA et la Data, moteurs de la transformation numerique

L'intelligence artificielle et la data science constituent les disciplines technologiques les plus strategiques du XXIe siecle. Elles recouvrent le machine learning, le deep learning, le traitement du langage naturel (NLP), la vision par ordinateur et toute la chaine de la donnee : collecte, stockage (data lake, data warehouse), transformation (ETL, pipeline), analyse predictive et deploiement en production (MLOps), avec des applications dans tous les secteurs — sante, finance, industrie, media et services publics.

📋

Contenu du QCM

40 questions sur tout le programme IA & Data

Ce QCM couvre l'ensemble du programme : fondamentaux de l'IA (machine learning, deep learning, reseaux de neurones), types d'apprentissage (supervise, non supervise, par renforcement, transfer learning, federe), donnees (structurees vs non structurees, Big Data 3V, data lake, data warehouse, ETL, pipeline, gouvernance), algorithmes cles (Random Forest, GAN, clustering, regression, reduction de dimensionnalite), IA generative et LLM, prompt engineering, NLP, vision par ordinateur, XAI, biais algorithmique, MLOps, analyse predictive, systemes de recommandation et IA Act europeen.

🎯

Conseils de Revision

Reussir l'examen IA & Data

Les pieges classiques : distinguer les 3 types d'apprentissage (supervise = etiquettes, non supervise = sans etiquettes, par renforcement = recompenses/penalites). Ne confondez pas data lake (donnees brutes, schema flexible) et data warehouse (donnees transformees, schema defini, OLAP). Maitrisez overfitting (trop colle aux donnees d'entrainement) vs underfitting (modele trop simple). Distinguez IA generative (cree des contenus) et IA discriminative (classifie). Retenez que l'ETL est Extract-Transform-Load, pas un langage.

⭐

Competences Evaluees

Les competences cles du professionnel IA & Data

Ce questionnaire evalue les competences fondamentales du programme : comprendre les architectures de ML/DL et leurs cas d'usage, maitriser la chaine de traitement des donnees (pipeline ETL, data lake, data warehouse), evaluer les performances d'un modele (matrice de confusion, precision, rappel, F1), appliquer les concepts de gouvernance et de biais algorithmique, utiliser le cloud pour l'IA, concevoir des prompts efficaces pour les LLM, et comprendre le cadre reglementaire europeen (IA Act, RGPD).

0 / 40

Score : 0

QCM Intelligence Artificielle & Data — 40 questions