{"intro":"4 questions pour valider la journée sur le déploiement souverain. Choisissez la meilleure réponse.","questions":[{"q":"Quel est le préalable à toute décision d'architecture souveraine ?","options":["Acheter le GPU le plus puissant disponible","Cartographier les données par niveau de sensibilité","Choisir entre LangChain et LlamaIndex","Fine-tuner le modèle sur les données internes"],"answer":1,"explain":"La souveraineté n'est pas binaire : le bon niveau dépend de la sensibilité réelle des données, qu'il faut donc cartographier d'abord."},{"q":"Pourquoi l'API compatible OpenAI est-elle stratégique pour la souveraineté ?","options":["Elle est plus rapide que les autres API","Elle chiffre automatiquement les données","Elle permet de changer de modèle\/serveur sans réécrire l'application","Elle est gratuite en auto-hébergement"],"answer":2,"explain":"vLLM, Ollama et TGI l'exposent tous : on bascule d'une API publique à un endpoint souverain en changeant l'URL, sans toucher au code — c'est la garantie de portabilité."},{"q":"En FP16, combien de VRAM faut-il environ pour les poids d'un modèle 7B ?","options":["~2 Go","~7 Go","~14 Go","~70 Go"],"answer":2,"explain":"Règle : ~2 Go par milliard de paramètres en FP16. 7B × 2 ≈ 14 Go (auxquels s'ajoute le KV-cache)."},{"q":"Quel est le principal intérêt de la quantization INT4 ?","options":["Améliorer la qualité des réponses du modèle","Faire tenir un modèle plus gros dans moins de VRAM","Accélérer le téléchargement du modèle","Supprimer le besoin de serveur d'inférence"],"answer":1,"explain":"INT4 (~0,5 Go\/milliard) réduit fortement l'empreinte mémoire — au prix d'une perte modérée — et permet par exemple de servir un 70B sur un seul GPU 48 Go."}]}