{"intro":"4 questions pour valider les fondations.","questions":[{"q":"Quelle est la différence entre entraînement et inférence ?","options":["L'entraînement crée le modèle (coûteux, rare) ; l'inférence l'utilise (à chaque requête)","Ce sont deux mots pour la même chose","L'inférence crée le modèle, l'entraînement l'utilise","Aucun rapport avec l'IA"],"answer":0,"explain":"On réutilise le plus souvent un modèle déjà entraîné ; on ne paie que l'inférence, ce qui rend les projets accessibles."},{"q":"Qu'est-ce qu'un « token » ?","options":["Un mot de passe","Un morceau de texte (~¾ de mot) qui sert d'unité de traitement et de facturation","Une carte d'accès physique","Un type de GPU"],"answer":1,"explain":"Le LLM traite des tokens ; ils déterminent la taille des entrées et le coût des API."},{"q":"À quoi sert un « embedding » ?","options":["À chiffrer un fichier","À transformer un texte en vecteur de nombres capturant son sens","À afficher une image","À accélérer le réseau"],"answer":1,"explain":"L'embedding encode le sens : deux textes proches ont des vecteurs proches. C'est la base de la recherche sémantique et du RAG."},{"q":"Pour un assistant juridique qui doit citer des textes exactement, quelle température ?","options":["Élevée (0,8–1) pour plus de créativité","Basse (0–0,3) pour des réponses déterministes et factuelles","La température n'a aucun effet","Toujours exactement 0,5"],"answer":1,"explain":"Une température basse réduit la variabilité : réponses reproductibles et factuelles, ce qu'on veut pour du juridique."}]}