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Oui — et plus brutalement qu’on ne le croit. Un réseau qui apprend une nouvelle tâche peut perdre l’ancienne presque entièrement, pas partiellement. On parle d’oubli catastrophique. La raison est simple : tout ce que le réseau sait loge dans le même jeu de poids, et une nouvelle tâche tire ces poids vers ses propres fins.
Oui, et nettement. Les mêmes tâches présentées dans un autre ordre changent le taux d’erreur final : plus la séquence est lourde et plus les écarts entre tâches consécutives sont marqués, plus le modèle oublie. Dans un système qui apprend en continu, le programme compte autant que l’algorithme.
En général non — elle l’allonge. Dans une simulation de mille personnes, une quarantaine couvrant soixante-dix pour cent d’entre elles n’a rien changé au nombre total de cas et a fait passer l’épidémie de 49 à 58 jours. Ce qui a changé, c’est le pic : d’environ cinquante pour cent à moins de vingt-cinq. Le but n’est pas d’arrêter l’épidémie mais de maintenir le nombre de malades simultanés dans ce que les hôpitaux peuvent absorber.
Les deux comptent, mais on sous-estime souvent la vitesse. Atteindre la même couverture de soixante-quinze pour cent deux fois plus vite a fait passer le nombre de malades de 144 à 35 sur mille personnes. Une campagne large mais tardive peut faire moins bien qu’une campagne étroite mais précoce.
« Comprendre » est un mot trop fort. Les systèmes classiques réduisent le son à quelques coefficients et le comparent à des modèles enregistrés ; ceux d’aujourd’hui utilisent plutôt des réseaux de neurones entraînés sur des millions d’heures de parole. Dans les deux cas, il s’agit de reconnaissance de motifs — pas de saisie du sens.
En laissant le temps s’étirer. Un algorithme appelé déformation temporelle dynamique cherche le chemin qui relie le début d’un enregistrement au début de l’autre et la fin à la fin, en minimisant le désaccord total. Une syllabe étirée dans un enregistrement peut ainsi correspondre à une syllabe brève dans l’autre.
Seulement dans l’intervalle qui l’a nourrie. Dans l’exemple des ventes de café, les données allaient de trois à neuf unités de rayon ; sur le papier la droite file à l’infini et répondra volontiers à « et si on en donnait cent ? ». Cette réponse ne repose sur rien. Dès qu’on sort de l’intervalle, on ne produit plus des prévisions mais des vœux.
Des deux — la différence tient aux habitudes, pas à la méthode. La tradition de l’apprentissage automatique coupe les données en deux : elle ajuste la droite sur une partie et la teste sur celle qu’elle a gardée, car il est facile à un modèle d’expliquer ce qu’il a déjà vu. S’entraînant sur des données étiquetées et produisant une prédiction numérique, la régression est par définition de l’apprentissage supervisé.
Cela dépend de la question, et c'est là la surprise. Dans des archives pleines de numéros de tickets, de messages d'erreur et de noms de fichiers, une recherche par mots vieille de trente ans a devancé la recherche par sens neuronale : 74 % des pages attendues retrouvées, contre 65 %. La recherche par sens faiblit là où le mot lui-même compte — un numéro de ticket n'a pas de sens. Le meilleur résultat vient de la combinaison des deux.
Sans garde-fou, oui. La couche de recherche ne connaît rien aux autorisations, seulement la similarité ; une page peut correspondre parfaitement à une question et relever d'un projet fermé à cette personne. Les résultats doivent donc être filtrés selon les projets réellement accessibles. Un assistant hérite de la structure de droits d'une organisation ou la perce ; il n'y a pas de troisième possibilité.
Dans un réseau défini par logiciel, le commutateur n’a encore aucune règle pour un nouveau flux. Le premier paquet est donc soumis au contrôleur, qui décide et inscrit une règle dans le commutateur. Les paquets suivants correspondent directement à cette règle et ne passent plus par le contrôleur. Dans l’exemple du sujet de TP, la première réponse a mis 2,76 millisecondes, la seconde 0,052.
Si aucun protocole n’empêche les boucles, une tempête de diffusion commence. Une requête ARP envoyée à tous sort de chaque commutateur par tous ses ports, fait le tour de la boucle, revient et se multiplie à chaque passage. Contrairement aux paquets IP, les trames Ethernet n’ont pas de compteur de durée de vie : rien ne l’arrête, les liens saturent et les pings restent sans réponse. Le protocole de l’arbre recouvrant l’évite en désactivant les liens redondants.
