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Examen Blanc 2

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Created on February 17, 2026

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ISTQB® Testeur certifié Test d’IA (CT-AI)

Examen Blanc 2

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Question 1

Correction

Question 2

Correction

Question 3

Correction

Question 4

Un certain nombre de modèles pré-entraînés de bonne qualité sont disponibles sur le marché et vous souhaitez utiliser l'un d'entre eux pour un classificateur d'images. Vous avez décidé de demander au fournisseur du modèle les données utilisées pour l'entraînement du modèle et leur format.

Correction

Question 5

Correction

Question 6

Correction

Question 7

Correction

Question 8

Étant donné les attributs suivants pour un système basé sur l'IA (I-V) : I. Probabiliste II. Explicable III. Injuste IV. Non-déterministe V. Déterministe

Correction

Question 9

Correction

Question 10

Correction

Question 11

Correction

Question 12

Lors du test d'un modèle entraîné, un ingénieur ML a constaté que le modèle était très précis lorsqu'il était évalué avec des données de validation, mais que ses performances étaient faibles avec des données de test indépendantes.

Correction

Question 13

Correction

Question 14

Correction

Question 15

Correction

Question 16

Un ingénieur ML, lorsqu'il constate que les données d’apprentissage sont insuffisantes, fait pivoter des images étiquetées pour créer des données d’apprentissage supplémentaires.

Correction

Question 17

La matrice de confusion pour un classificateur d'images est présentée ci-dessous.

Correction

Question 18

ThermalSpace est un fournisseur de solutions qui aide les centrales thermiques à optimiser leur production d'électricité. Leur solution est basée sur un modèle ML créé à partir de données du passé avec des résultats clairement identifiés. Ce modèle permet de déterminer la quantité d'électricité à produire à un moment donné de la journée.

Correction

Question 19

KnowYourPet est une application qui utilise le ML pour déterminer si un animal de compagnie a faim ou non. Il est entendu qu'un chien est susceptible de ne pas avoir faim la plupart du temps, comme le montrent les données d'apprentissage. Si le chien est mal diagnostiqué comme ayant faim, cela peut conduire à une suralimentation du chien, ce qui peut entraîner de graves problèmes de santé.

Correction

Question 20

Correction

Question 21

Question 22

Question 23

Question 24

Question 25

Une solution de péage basée sur le ML détermine le type de véhicules entrants à partir des images capturées par une caméra. Il existe différents types de caméras et le fournisseur de la solution affirme pouvoir utiliser des caméras de différentes résolutions. Les images doivent être au format jpeg avec une taille de 320X480 pixels pour l'entraînement du modèle ainsi que pour la prédiction du résultat. Le modèle doit être capable de classer les types de véhicules avec un certain niveau de précision et doit être testé contre les vulnérabilités. Chaque poste de péage aura son propre système complet, non connecté à un autre système.

Question 26

Question 27

Question 28

Question 29

Question 30

Question 31

Un test manager doit sélectionner les techniques de test à utiliser pour tester le logiciel d'un véhicule autonome. Il existe un grand nombre de conditions environnementales (>50) qui doivent être prises en compte pour sept fonctions du véhicule

Question 32

Question 33

Info

Question 34

Question 35

Les systèmes LAIgal ont un produit basé sur l'IA pour extraire des jugements favorables pertinents similaires à une affaire juridique donnée. Ce produit est utilisé par les juges dans les tribunaux. Les détails de l'affaire en cours sont fournis, et le système produit des jugements pertinents. Le système doit être protégé contre les entrées malveillantes. Un produit open-source similaire existe et est disponible. Le fait de ne pas disposer d'un oracle de test approprié constitue un défi lors des tests.

Question 36

Question 37

Question 38

Question 39

Question 40

Fin de l'examen blanc

Félicitation et bon courage pour l'examen réel !!

Un système de recherche de téléphones mobiles basé sur l'IA fournit une liste de téléphones qui, selon lui, conviennent le mieux à l'utilisateur, en fonction de sa connaissance de l'utilisation antérieure du téléphone mobile par l'utilisateur et de ses préférences spécifiques. Étant donné que le test métamorphique est utilisé avec le cas de test source suivant :

Et ces données de test pour deux nouveaux cas de test correspondants :

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Question 7

Question 8

Question 9

Question 10

Question 11

Question 12

Question 13

Question 14

Question 15

Question 16

Question 17

Question 18

Question 19

Question 20

Question 21

Question 22

Question 23

Question 24

Question 25

Question 26

Question 27

Question 28

Question 29

Question 30

Question 31

Question 32

Question 33

Question 34

Question 35

Question 36

Question 37

Question 38

Question 39

Question 40

🎉

Fin de l'examen blanc

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