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EPSO/AD/430/26 AD8 · QCM lié au domaine

Intelligence artificielle AD8 : guide de préparation EPSO

Préparez l’IA AD8 EPSO : thèmes techniques, règlement sur l’IA, sources gratuites, huit QCM corrigés et test blanc complet de 30 questions.

Test blanc complet Questions corrigées

EPSOHQ Editorial Mis à jour le

questions
30
minutes
40
seuil de réussite
15/30

L’EPSO indique janvier 2027 à titre indicatif. Consultez votre invitation pour les dates exactes. Page officielle du domaine : EPSO/AD/430/26 – 1.

Liste de révision fondée sur l’annexe II

Cette liste EPSOHQ suit les fonctions publiées. L’EPSO n’a publié ni programme détaillé du QCM ni pondération par thème. Voir l’annexe II de l’avis officiel.

  1. Déployer et exploiter des systèmes d’IA

    Étudier :

    • Architecture et données : comparer les algorithmes et le développement interne à l’achat, vérifier les besoins de calcul et de latence, documenter les jeux de données et séparer entraînement, validation et test pour éviter les fuites de données.
    • Évaluation : calculer précision et rappel, choisir les seuils selon le coût des erreurs, vérifier l’étalonnage des probabilités, l’équité entre sous-groupes et la robustesse. Un bon taux global de prédictions correctes peut masquer des cas rares manqués.
    • MLOps : versionner données, code et modèles, reproduire les expériences, détecter les dérives et les écarts entre entraînement et production, suivre la qualité du service et préparer le retour arrière et la reprise.
    • IA générative : comprendre les transformeurs et les plongements vectoriels, comparer RAG et ajustement fin, évaluer séparément la récupération et les réponses, et protéger les agents et outils Model Context Protocol (MCP) contre l’injection d’instructions et l’empoisonnement des données.

    Lire : Dans le guide du NIST, privilégiez la mesure des performances dans des conditions proches de l’usage prévu (NIST AI RMF : mesurer).

    S’exercer : Diagnostiquer une baisse de performance en production

  2. Gouverner et acquérir une IA digne de confiance

    Étudier :

    • Champ et rôles : distinguer système d’IA et modèle d’IA à usage général, repérer les pratiques interdites, classer les usages prévus et séparer les obligations du fournisseur de système, du déployeur et du fournisseur de modèle.
    • Contrôles : réviser transparence, documentation, journalisation, contrôle humain, analyse d’impact sur les droits fondamentaux et analyse d’impact relative à la protection des données. Comprendre l’apport et les limites de chaque contrôle.
    • Achats : exiger des preuves de performance et de sécurité, un accès aux audits, des responsabilités pour les mises à jour et les incidents, la protection des données et des modalités de sortie réellement utilisables.

    Lire : Lisez les articles 4, 6, 16 et 26 du règlement sur l’IA tel que modifié, puis vérifiez les flux de données à l’aide des orientations révisées du CEPD (2024/1689, 2026/1744, 2018/1725, Orientations du Contrôleur européen de la protection des données (2025)).

    S’exercer : Évaluer un achat d’IA avant de signer · Classer un système de recrutement selon son usage

  3. Élaborer et évaluer les politiques d’IA

    Étudier :

    • Politiques et marchés : examiner les dépendances en calcul, données et distribution, la concentration des fournisseurs, les coûts de changement et la concurrence entre fournisseurs de modèles de fondation. Plusieurs marques peuvent partager une même dépendance.
    • Travail et services publics : distinguer exposition des tâches et prévisions de pertes d’emplois ; évaluer compétences, accessibilité, droits et effets sur les différentes populations. Vérifier si des tâches plus rapides améliorent le service complet.
    • Évaluation et investissement : comparer l’intervention d’IA à un contrefactuel crédible, intégrer les coûts de mise en œuvre et de contrôle, tester la transposition au-delà des sites pilotes et expliquer les incertitudes aux décideurs.

    Lire : Lisez l’explication du contrefactuel par le JRC : que se serait-il passé sans l’intervention ? (Guide d’évaluation du JRC).

    S’exercer : Décider s’il faut étendre un pilote

Le règlement (UE) 2026/1744 modifie le calendrier des principales exigences à haut risque du chapitre III, sections 1 à 3 : 2 décembre 2027 pour les systèmes relevant de l’article 6, paragraphe 2, et de l’annexe III ; 2 août 2028 pour ceux relevant de l’article 6, paragraphe 1, et de l’annexe I. L’article 6, paragraphe 5, fait exception à ce calendrier. L’article 4 révisé impose aux fournisseurs et aux déployeurs de prendre des mesures pour développer la maîtrise de l’IA de leur personnel et des personnes qui exploitent ou utilisent les systèmes pour leur compte.

Pour l’IA générative et les données personnelles dans les institutions de l’UE, lisez les orientations révisées de 2025 du CEPD. Pour un achat, confrontez les preuves du fournisseur, l’accès aux audits et les modalités de sortie aux clauses contractuelles types de l’UE pour l’IA.

Un parcours de révision du règlement sur l’IA

Consultez le texte juridique modifié avec l’explorateur des articles de la Commission.

  1. Commencez par le champ d’application et les pratiques interdites : articles 2 à 5. Classez ensuite l’usage prévu selon l’article 6 et les annexes I et III ; la validation humaine du résultat ne règle pas, à elle seule, la classification.
  2. Attribuez les responsabilités : comparez les obligations du fournisseur à l’article 16, les changements dans la chaîne de valeur à l’article 25, les obligations du déployeur à l’article 26 et l’analyse d’impact sur les droits fondamentaux à l’article 27.
  3. Séparez système et modèle : révisez la transparence à l’article 50 et les modèles d’IA à usage général aux articles 51 à 55, y compris les exigences supplémentaires en cas de risque systémique.
  4. Vérifiez la date d’application et les preuves pour chaque obligation. Distinguez les évaluations du règlement sur l’IA des obligations du règlement 2018/1725 : les documents de conformité du fournisseur ne remplacent pas l’évaluation de protection des données de l’institution.

Des lectures gratuites ciblées sur vos lacunes

Ces ressources sont complémentaires ; il ne s’agit pas d’une bibliographie officielle de l’EPSO. Lisez les sections utiles, puis essayez le cas associé. Les ressources techniques peuvent être en anglais ; lisez la législation de l’UE dans votre langue d’examen.

  1. Indicateurs et apprentissage automatique en production

    Google : précision et rappel · Google : règles d’apprentissage automatique

    Travaillez les matrices de confusion, les compromis entre seuils et les écarts entre entraînement et production. Révisez aussi l’étalonnage et l’évaluation par sous-groupe avec la ressource NIST citée plus haut.

    S’exercer : Calculer précision et rappel

  2. RAG et évaluation de l’IA générative

    Hugging Face : RAG · NIST AI 600-1

    Comprenez la récupération avant la génération. Testez l’actualité des sources, les droits d’accès, la couverture de récupération et l’appui des réponses sur les documents retrouvés ; distinguez ces défauts des besoins d’adaptation du modèle.

    S’exercer : Choisir comment utiliser des documents évolutifs

  3. Agents, MCP et sécurité de l’IA

    OWASP : injection d’instructions · MCP : recommandations de sécurité

    Étudiez les instructions indirectes dans les documents récupérés, le moindre privilège et les contrôles d’autorisation hors du modèle. Ni RAG ni l’ajustement fin n’éliminent l’injection d’instructions.

    S’exercer : Contenir une demande d’outil dangereuse

  4. Marchés, emploi et preuves pour les politiques publiques

    CMA : marchés des modèles de fondation · OIT : exposition des professions à l’IA générative

    Étudiez dépendances et coûts de changement. Distinguez exposition des tâches et effets observés sur l’emploi ; reliez cette analyse à l’approche contrefactuelle du JRC présentée plus haut.

    S’exercer : Vérifier la réalité du choix de fournisseurs

Questions d’entraînement corrigées

Exemples originaux d’entraînement EPSOHQ, non officiels. Chaque question a une meilleure réponse ; ouvrez l’explication après votre choix.

Diagnostiquer une baisse de performance en production

Un modèle d’orientation des dossiers a passé la validation. Après le déploiement, les erreurs augmentent sur un nouveau canal de dépôt. Que vérifier d’abord ?

  1. ASi davantage d’itérations améliorent le score sur le jeu de validation initial.
  2. BSi les caractéristiques des données et les taux d’erreur ont changé selon le canal sur des dossiers récents étiquetés.
  3. CSi un modèle plus grand est disponible au même prix.
  4. DSi le score global sur le jeu de test initial reste élevé.
Afficher la réponse et son explication
B

Comparez les entrées et les erreurs de chaque canal avec la référence de validation. Un bon score sur l’ancien jeu de test (D) peut masquer un échec sur le nouveau canal. Identifiez la cause avant de réentraîner le modèle.

Évaluer un achat d’IA avant de signer

Une agence de l’UE souhaite utiliser un assistant hébergé pour résumer des dossiers du personnel. Le fournisseur affirme que sa documentation de conformité au règlement sur l’IA suffit. Que faire avant de s’engager ?

  1. AAccepter cette documentation comme preuve de la licéité du traitement des données personnelles par l’agence.
  2. BLancer d’abord un essai avec de vrais dossiers pour voir quelles données le système conserve.
  3. CDéléguer toute l’évaluation au fournisseur puisqu’il héberge le service.
  4. DCartographier les flux et les responsabilités, vérifier la base juridique et les garanties au titre du règlement 2018/1725 et déterminer si une analyse d’impact est nécessaire.
Afficher la réponse et son explication
D

L’agence doit évaluer son propre traitement. La documentation de conformité (A) peut éclairer les vérifications liées au règlement sur l’IA ; elle n’établit pas la base juridique du traitement des dossiers du personnel.

Décider s’il faut étendre un pilote

Deux services volontaires ont traité leurs dossiers 20 % plus vite pendant un pilote d’IA. La direction veut généraliser l’outil. Quelles données étayeraient le mieux cette décision ?

  1. ALes résultats de services comparables qui ont gardé la procédure habituelle, dont les délais de bout en bout et les taux d’erreur et de reprise, pour des charges de travail variées.
  2. BUn échantillon plus large issu des deux mêmes services après le déploiement.
  3. CUn test montrant que le modèle prédit bien sur des dossiers archivés.
  4. DUn sondage montrant que la plupart des participants ont apprécié l’outil.
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A

Une comparaison crédible aide à isoler l’effet de l’outil. Les erreurs et les reprises révèlent le coût éventuel du gain de temps. Ajouter des dossiers des mêmes services (B) ne corrige pas le biais de volontariat et ne montre pas que le résultat est transposable.

Calculer rappel et précision

Un modèle de tri signale 40 des 50 dossiers réellement urgents. Il signale aussi 60 dossiers non urgents. Quels sont son rappel et sa précision pour les dossiers urgents ?

  1. ARappel : 93 % ; précision : 80 %.
  2. BRappel : 40 % ; précision : 80 %.
  3. CRappel : 80 % ; précision : 40 %.
  4. DRappel : 80 % ; précision : 93 %.
Afficher la réponse et son explication
C

Le rappel vaut 40/50 = 80 % : la part des dossiers urgents détectés. La précision vaut 40/(40 + 60) = 40 % : la part des dossiers signalés qui sont urgents. Les dénominateurs répondent à deux questions opérationnelles différentes ; le taux global de prédictions correctes ne remplace aucun de ces indicateurs.

Contenir une demande d’outil dangereuse

Un assistant récupère un document lui demandant d’envoyer des dossiers confidentiels à une adresse externe via un outil MCP. Quel contrôle limite le mieux les dégâts si le modèle suit cette instruction ?

  1. ARenommer l’outil de messagerie pour que le document ne puisse pas citer son nom.
  2. BImposer les autorisations et restrictions de destination hors du modèle, limiter les permissions et exiger une approbation pour les envois externes sensibles.
  3. CAllonger l’instruction système et laisser le modèle autoriser ses propres actions.
  4. DRemplacer la récupération par l’ajustement fin tout en conservant un accès illimité à la messagerie.
Afficher la réponse et son explication
B

Les documents récupérés sont des entrées non fiables. Les autorisations de l’application, les outils restreints et les approbations réduisent l’impact d’une injection indirecte. Une connexion MCP ne rend pas les instructions d’un document fiables. Un avertissement dans une instruction ne suffit pas à faire respecter les droits d’accès.

Classer un système de recrutement selon son usage

Une agence utilise l’IA pour noter les CV et classer les candidats. Un recruteur valide chaque présélection. Quelle analyse est correcte ?

  1. ATout recours à un modèle de langage rend automatiquement le système à haut risque.
  2. BLa validation humaine finale exclut automatiquement la classification à haut risque.
  3. CLe libellé choisi par le fournisseur suffit à déterminer la classification.
  4. DÉvaluer l’usage de recrutement au regard de l’annexe III et de l’article 6, y compris toute exception applicable ; la validation humaine seule ne crée pas d’exemption.
Afficher la réponse et son explication
D

La classification dépend de l’usage prévu et des critères juridiques. Le recrutement figure à l’annexe III. Les exceptions de l’article 6 nécessitent leur propre analyse ; une décision humaine finale n’est pas une exemption générale. Distinguez la classification de la date d’application des différentes obligations.

Vérifier la réalité du choix de fournisseurs

Un acheteur public peut choisir trois marques d’IA. Toutes reposent sur le même nuage informatique et une interface propriétaire. Le projet parle de concurrence résiliente. Quels éléments sont les plus utiles ?

  1. ALes dépendances d’infrastructure communes, les possibilités d’export des données, les coûts de changement et les résultats de tests de portabilité vers d’autres solutions.
  2. BLe seul nombre de marques présélectionnées.
  3. CUn classement du nombre de paramètres annoncé pour les modèles.
  4. DUne enquête de satisfaction auprès des clients du plus grand fournisseur.
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A

Des marques différentes peuvent conserver un point de défaillance commun ou un obstacle au changement. Examinez les dépendances techniques, contractuelles et d’infrastructure avant d’affirmer la résilience ou la réalité du choix. Il s’agit d’évaluer les preuves, sans conclure à une infraction au droit de la concurrence.

Choisir RAG ou l’ajustement fin pour des sources évolutives

Un assistant interne doit répondre à partir de procédures modifiées chaque semaine et citer la source autorisée actuelle. Quelle approche constitue le meilleur point de départ ?

  1. AEffectuer un ajustement fin mensuel et supposer que les poids du modèle retiennent chaque règle à jour.
  2. BAugmenter la taille du modèle et supprimer la récupération pour réduire la latence.
  3. CRécupérer les documents actuels avec contrôle d’accès, tester séparément récupération et appui des réponses, puis vérifier les citations.
  4. DRécupérer tous les documents, même les versions auxquelles l’utilisateur n’a pas accès.
Afficher la réponse et son explication
C

RAG peut fournir des références actuelles sans réentraînement à chaque modification. Il faut toujours gérer les versions, les droits par document et vérifier que les sources citées étayent la réponse. L’ajustement fin peut adapter le comportement, mais ne garantit à lui seul ni des faits actuels ni des citations valides.

Comment exploiter les résultats du test blanc

Faites un test blanc en 40 minutes, soit 80 secondes par question en moyenne. Revoyez vos erreurs et vos bonnes réponses données au hasard. Notez la règle ou l’hypothèse qui vous a échappé, retravaillez votre groupe de fonctions le moins maîtrisé, puis refaites un test. Lisez le droit de l’UE dans la langue de l’épreuve pour en maîtriser le vocabulaire.

Admissibilité, épreuves et notation · Centre de préparation EPSOHQ