{"intro":"5 questions de synthèse sur l'ensemble de la formation.","questions":[{"q":"Dans un RAG, pourquoi citer les sources est-il essentiel ?","options":["Pour créer la confiance et permettre la vérification","Pour allonger la réponse","Pour consommer plus de tokens","Ce n'est pas important"],"answer":0,"explain":"Citer les sources permet de vérifier et installe la confiance — clé en contexte institutionnel."},{"q":"Que devrait faire un bon assistant face à une question hors de sa base ?","options":["Inventer une réponse plausible","Répondre honnêtement « je ne trouve pas cette information »","Planter","Changer de sujet"],"answer":1,"explain":"Une non-réponse honnête vaut mieux qu'une hallucination : elle préserve la crédibilité du système."},{"q":"« Orchestration » désigne…","options":["Coordonner les étapes (récupération, appel modèle, outils)","Jouer de la musique","Chiffrer les données","Acheter des GPU"],"answer":0,"explain":"L'orchestration coordonne le pipeline ; des frameworks comme LangChain\/LlamaIndex aident à la structurer."},{"q":"Quelle est la bonne hiérarchie d'arbitrage ?","options":["Fine-tuning d'abord, toujours","Prompt, puis RAG pour la connaissance, puis fine-tuning si besoin","RAG uniquement","Tout en même temps"],"answer":1,"explain":"On va du plus simple\/économique au plus coûteux : prompt → RAG → fine-tuning."},{"q":"Avant d'optimiser un système IA, que faut-il faire ?","options":["Le mettre en production sans test","Mesurer sa qualité avec un jeu de questions-tests","Changer de modèle au hasard","Augmenter la température"],"answer":1,"explain":"On mesure avant d'optimiser : un jeu de tests révèle les régressions et oriente les efforts (ex. RAGAS pour le RAG)."}]}