# Quiz avec réponses — Comment un modèle apprend à partir d’exemples ### Question 1 Résolvez la variante du cas guidé : Remplacez l’entrée 2 par 2,4 en gardant le poids 0,4 et la cible 1. Prédisez si l’erreur augmente ou diminue, puis recalculez prédiction et erreur avant toute mise à jour. - A. La prédiction devient 0,4×2,4=0,96 et l’erreur cible−prédiction passe de 0,20 à 0,04. L’ajustement garde la même direction, mais son amplitude doit diminuer car le modèle est déjà plus proche de la cible. - B. Avec poids 0,4, entrée 2 et cible 1 : prédiction 0,8, erreur 0,2. Avec un taux de 0,1, le poids augmente légèrement. Le laboratoire montre que la nouvelle prédiction se rapproche de 1. - C. Cette boucle à un poids est une maquette pédagogique. Les vrais modèles ont de très nombreux paramètres, des gradients et des optimisateurs. - D. Le modèle applique son réglage actuel, quel qu’il soit : p = w × x. Avec w = 0,4 et x = 2, il propose p = 0,8. Ce 0,8 n’est ni bon ni mauvais en soi : c’est la matière première de la comparaison avec la cible 1. **Réponse: A.** La prédiction devient 0,4×2,4=0,96 et l’erreur cible−prédiction passe de 0,20 à 0,04. L’ajustement garde la même direction, mais son amplitude doit diminuer car le modèle est déjà plus proche de la cible. La bonne réponse exécute la modification demandée et donne un résultat contrôlable; les autres textes ne ferment pas ce calcul ou cette trace. --- ### Question 2 Quel ordre causal relie correctement les trois premières étapes de « Comment un modèle apprend à partir d’exemples » ? - A. Mesurer l’erreur → La prédiction → Un exemple et une cible - B. Un exemple et une cible → La prédiction → Mesurer l’erreur - C. La prédiction → Un exemple et une cible → Mesurer l’erreur - D. Un exemple et une cible → Mesurer l’erreur → La prédiction **Réponse: B.** Un exemple et une cible → La prédiction → Mesurer l’erreur La chaîne suit la progression enseignée; inverser les étapes fait utiliser une représentation ou un état avant sa production. --- ### Question 3 Si « Mesurer l’erreur » est retiré, quelle méthode de diagnostic est défendable ? - A. Changer aussi les données pour amplifier la différence. - B. Observer uniquement la dernière sortie et inventer la cause. - C. Conserver la même entrée, prédire la première sortie dépendante de « Mesurer l’erreur », puis comparer la trace avant/après. - D. Conclure que le système entier échoue avant toute mesure. **Réponse: C.** Conserver la même entrée, prédire la première sortie dépendante de « Mesurer l’erreur », puis comparer la trace avant/après. Une seule intervention et une prédiction préalable permettent d’attribuer l’écart au mécanisme retiré. --- ### Question 4 Quel verdict respecte la frontière de validité de cette session ? - A. Le mécanisme garantit exactitude, vitesse et stabilité pour toute charge. - B. Un exemple réussi prouve la supériorité de l’architecture complète. - C. Le nom du mécanisme suffit pour choisir la production. - D. Cette boucle à un poids est une maquette pédagogique. Les vrais modèles ont de très nombreux paramètres, des gradients et des optimisateurs. **Réponse: D.** Cette boucle à un poids est une maquette pédagogique. Les vrais modèles ont de très nombreux paramètres, des gradients et des optimisateurs. La réponse correcte borne la conclusion; les autres transforment une relation locale en garantie globale. --- ### Question 5 Quelle preuve répond le mieux au statut annoncé pour « Comment un modèle apprend à partir d’exemples » ? - A. Mécanismes établis ; les simplifications numériques sont pédagogiques. - B. La route charge sans erreur. - C. Tous les apprenants ont ouvert le fichier. - D. Le même résultat est supposé sur tout matériel. **Réponse: A.** Mécanismes établis ; les simplifications numériques sont pédagogiques. Une preuve produit ou mécanisme doit rester attribuée et mesurée; disponibilité et complétion ne prouvent pas la valeur. --- ### Question 6 Quand faut-il préférer une référence plus simple à « Répéter sur beaucoup d’exemples » ? - A. Jamais : le mécanisme le plus récent gagne par défaut. - B. Quand un test contrôlé montre une qualité équivalente avec moins de mémoire, de latence ou de complexité. - C. Dès qu’une seule métrique mémoire baisse, quelle que soit la qualité. - D. Dès que le diagramme contient moins de composants. **Réponse: B.** Quand un test contrôlé montre une qualité équivalente avec moins de mémoire, de latence ou de complexité. Le choix dépend d’un compromis mesuré sur la charge réelle, pas de la nouveauté ni d’une métrique isolée. --- ### Question 7 Un apprenant obtient le bon résultat mais ne peut pas expliquer « La prédiction ». Quelle reprise est la plus utile ? - A. Valider la réponse puisque le nombre final est correct. - B. Donner le résultat final une seconde fois. - C. Reconstruire la première transformation manquante, annoter ses entrées et sorties, puis tester un cas voisin. - D. Changer plusieurs variables et demander une intuition. **Réponse: C.** Reconstruire la première transformation manquante, annoter ses entrées et sorties, puis tester un cas voisin. La reprise cible la première rupture causale et exige ensuite un transfert, au lieu de récompenser un résultat deviné. --- ### Question 8 Quel livrable démontre réellement l’objectif « Exécuter une mise à jour numérique simple. » ? - A. Une liste de termes sans relation causale. - B. Une capture d’écran sans valeurs ni interprétation. - C. Une affirmation confiante sans référence ni seuil. - D. Une trace avec données de départ, transformations, résultat observé, limite et prochaine expérience. **Réponse: D.** Une trace avec données de départ, transformations, résultat observé, limite et prochaine expérience. Le livrable correct rend le raisonnement reproductible et le verdict révisable par une mesure future.