# Quiz — Session 10 🟢
## Révision globale du parcours débutant (Sessions 1 → 9)

**Programme :** Applied AI — Niveau Débutant · Instructeur : Yann Isola
**Format :** 10 QCM · une seule bonne réponse par question · corrigé commenté en fin de document
**Usage conseillé :** en équipes, réponses à l'ardoise (A/B/C/D), correction à la volée

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## Les questions

### Question 1 — La définition de l'IA (S1)
Quelle phrase décrit le mieux une intelligence artificielle ?

- **A.** Un robot qui pense exactement comme un humain
- **B.** Un programme qui apprend à partir d'exemples au lieu de suivre uniquement des règles écrites une par une
- **C.** Une base de données qui contient toutes les réponses possibles
- **D.** Un programme magique qu'on ne peut pas expliquer

### Question 2 — Comment l'IA apprend (S2)
Quel est le bon ordre du cycle d'apprentissage d'une IA ?

- **A.** Prédiction → données → entraînement
- **B.** Entraînement → prédiction → données
- **C.** Données → entraînement → prédiction
- **D.** Règles → magie → résultat

### Question 3 — Le langage des machines (S3)
Quand un chatbot écrit une phrase, que fait-il en réalité ?

- **A.** Il copie une phrase trouvée sur internet
- **B.** Il prédit, morceau par morceau, la suite de texte la plus probable
- **C.** Il comprend le monde comme un humain avant de répondre
- **D.** Il choisit des phrases au hasard dans un dictionnaire

### Question 4 — Le prompting (S4)
Lequel de ces prompts a le plus de chances de donner un bon résultat ?

- **A.** « Fais un texte. »
- **B.** « Parle-moi de trucs. »
- **C.** « Tu es prof de SVT. Explique la photosynthèse à un élève de 6e, en 5 phrases simples avec un exemple. »
- **D.** « Réponds vite !!! »

### Question 5 — L'IA générative multi-sens (S5)
Laquelle de ces tâches relève de l'IA **générative** ?

- **A.** Trier des e-mails en « spam » et « non spam »
- **B.** Créer une image à partir d'une description écrite
- **C.** Mesurer la température d'une pièce
- **D.** Compter le nombre de mots d'un texte

### Question 6 — L'éthique (S6)
Une IA de recrutement écarte plus souvent les candidatures féminines car elle a été entraînée sur d'anciens dossiers majoritairement masculins. Comment s'appelle ce problème ?

- **A.** Un bug d'affichage
- **B.** Un biais (hérité des données d'entraînement)
- **C.** Une hallucination
- **D.** Un problème de connexion internet

### Question 7 — L'IA dans la vraie vie (S7)
Dans les métiers (santé, agriculture, transports…), le rôle le plus réaliste de l'IA aujourd'hui est :

- **A.** Remplacer complètement les professionnels
- **B.** Assister les humains, qui gardent la décision et la responsabilité
- **C.** Décider seule, sans aucun contrôle humain
- **D.** Ne servir à rien en dehors des jeux vidéo

### Question 8 — Créativité (S8)
Quelle attitude résume le mieux la co-création avec une IA ?

- **A.** « L'IA crée, je regarde. »
- **B.** « Je copie tel quel le premier résultat de l'IA et je le signe. »
- **C.** « L'IA propose des pistes, je choisis, je modifie, j'apporte ma touche personnelle. »
- **D.** « La créativité humaine ne sert plus à rien. »

### Question 9 — Esprit critique (S9)
Tu vois une photo spectaculaire partagée en ligne. Quel est le BON réflexe ?

- **A.** La partager vite avant tout le monde
- **B.** La croire si elle a beaucoup de « likes »
- **C.** Vérifier la source et croiser avec d'autres médias fiables avant d'y croire ou de la partager
- **D.** Croire uniquement les images qui confirment ce que je pense déjà

### Question 10 — Ton projet & ton avenir (S10)
Pour qu'un projet d'application IA soit solide, il doit être :

- **A.** Secret, compliqué et impossible à expliquer
- **B.** Utile, réaliste (capacité IA + données identifiées) et responsable (risques anticipés)
- **C.** Basé sur une IA magique qui fait absolument tout
- **D.** Rentable avant tout, peu importe les risques

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## ✅ Corrigé commenté

### Question 1 → **B**
L'idée fondatrice du cours : l'IA apprend à partir d'**exemples** (données) plutôt que d'être programmée règle par règle. Ni humain artificiel (A), ni simple stock de réponses (C), et surtout pas de la magie (D) — c'est de l'ingénierie qu'on peut comprendre !

### Question 2 → **C**
**Données → entraînement → prédiction** : on montre des exemples, le modèle ajuste ses réglages, puis il fait des prédictions sur du nouveau. Retenez : sans données, pas d'IA.

### Question 3 → **B**
Un modèle de langage calcule la **suite la plus probable**, token par token. Il ne copie pas (A) et ne « comprend » pas comme nous (C) — d'où les hallucinations possibles, et l'importance de vérifier (Q9 !).

### Question 4 → **C**
La recette d'un bon prompt : **contexte + tâche précise + format attendu** (+ public visé). Plus le prompt est clair, meilleure est la réponse. « Réponds vite !!! » n'a jamais amélioré un résultat 😄.

### Question 5 → **B**
Générative = qui **crée du contenu nouveau** (texte, image, son, vidéo). Trier des e-mails (A) est de la classification : c'est de l'IA, mais pas générative. C et D ne sont même pas de l'IA.

### Question 6 → **B**
C'est un **biais** : l'IA reproduit — et parfois amplifie — les déséquilibres présents dans ses données d'entraînement. Leçon de la session 6 : des données biaisées donnent une IA biaisée, d'où l'importance de vérifier et corriger.

### Question 7 → **B**
Le modèle qui fonctionne : l'IA **assiste** (détecte, suggère, pré-trie), l'humain **décide** et reste responsable. Le médecin valide le diagnostic, l'agriculteur décide du traitement.

### Question 8 → **C**
La co-création : l'IA est un **partenaire d'idées**, pas un distributeur d'œuvres finies. Le choix, le goût et l'intention restent humains. (Et signer tel quel un résultat brut, réponse B, pose aussi une question d'honnêteté !)

### Question 9 → **C**
Le triple réflexe de la session 9 : **s'arrêter, vérifier la source, croiser**. Les likes ne prouvent rien (B), la vitesse de partage est l'alliée des fausses infos (A), et D décrit le biais de confirmation — notre pire ennemi.

### Question 10 → **B**
Les 3 règles d'or du projet final : **utile** (vrai problème, vrai public), **réaliste** (quelle capacité IA ? quelles données ?), **responsable** (quels risques ? quelles parades ?). C'est exactement la synthèse des 9 sessions en une grille !

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## 📊 Score de l'équipe

- **9-10 bonnes réponses :** 🌳 Diplômé·e·s avec mention ! Le parcours est acquis.
- **7-8 :** 🌿 Très solide — relisez juste le corrigé des questions ratées.
- **5-6 :** 🌱 Les bases sont là ; le projet final va tout consolider.
- **< 5 :** 💪 Pas de panique — le corrigé commenté est fait pour vous, et le projet remettra tout en place.

*Bravo d'être arrivé·e·s jusqu'ici. Place au projet ! 🚀*