Top 15 plateformes de données d'entraînement

Un modèle est aussi bon que les données sur lesquelles il apprend. Les modèles supervisés ont besoin d'exemples précis et bien étiquetés pour faire des prédictions correctes. Les plateformes de données d'entraînement couvrent les étapes entre les données brutes et un jeu de données utilisable : approvisionnement, étiquetage et contrôles qualité.

Découvrez les meilleures plateformes de données d'entraînement, réparties en places de marché de données et outils d'étiquetage de données, et mappées à leurs fonctions de données principales :

• Fournisseurs/places de marché de données commerciaux
• Hubs de données open source
• Outils d'étiquetage de données
  

Places de marché de données

Fournisseurs de données commerciaux

Ils fournissent des jeux de données organisés et des jeux de données prêts à l'emploi à l'achat.

• IBM Data Asset eXchange (DAX): Offre des jeux de données de haute qualité avec des licences ouvertes, intégré avec IBM Cloud et Watson, fournissant des ressources supplémentaires.
• Microsoft Azure Open Datasets: Fournit des jeux de données publics organisés optimisés pour les workflows d'apprentissage automatique et s'intègre aux outils Azure IA et ML.
• AWS Data Exchange: Une place de marché de données commerciale offrant l'accès à plus de 3 500 jeux de données tiers (médicaux, satellites, financiers), y compris des produits de données gratuits et ouverts. Elle dessert des secteurs tels que les services financiers, la santé et les médias, permettant une découverte et un abonnement transparents aux données pour des pipelines ML natifs du cloud.
• Snowflake Data Marketplace: Sert de lien reliant les fournisseurs de données aux consommateurs, en s'intégrant de manière transparente au cloud de données Snowflake pour un accès aux données en direct et un partage sécurisé des données.

Hubs de données open source

Dépôts communautaires offrant des jeux de données publics/partagés.

• Hugging Face Hub: Une plateforme et bibliothèque open source pour exploiter des modèles d'apprentissage automatique, hébergeant des milliers de modèles pré-entraînés et des jeux de données prêts à l'emploi. Elle simplifie l'intégration de l'IA pour des tâches telles que l'IA conversationnelle, le traitement du langage naturel (NLP), et la vision par ordinateur (CV), offrant un prétraitement et un fine-tuning intégrés.
• Roboflow Universe: Un hub de données open source communautaire, fournissant un dépôt de plus d'un million de jeux de données open source principalement pour des applications de vision par ordinateur.¹ Il prend en charge l'hébergement et le versionnage de jeux de données et offre des outils intégrés pour l'exploration, la visualisation des données et l'étiquetage auto assisté par IA.
• LAION: Une organisation à but non lucratif qui publie de grands jeux de données ouverts image–texte utilisés pour entraîner des modèles de vision ouverts. Son jeu de données original LAION-5B a été retiré en ligne en décembre 2023 après que des chercheurs ont trouvé des liens vers des contenus illégaux présumés. LAION l'a remplacé par Re-LAION-5B en 2024, une version nettoyée avec environ 5,5 milliards de paires, construite avec des organisations de protection de l'enfance.²
• Kaggle Datasets: Une plateforme largement utilisée hébergeant une collection de jeux de données publics, souvent pour des compétitions.

Outils d'étiquetage de données

Axé sur les workflows d'annotation, souvent avec des outils assistés par modèle, pour créer des jeux de données d'entraînement.

• Labelbox: Offre une plateforme d'IA pour générer des données d'entraînement de haute qualité et spécifiques à l'industrie. Elle propose des workflows interactifs, des outils d'annotation alimentés par l'IA pour des suggestions automatiques et des traitements par lots, et un contrôle qualité pour divers types de données, y compris les images, le texte, la vidéo, l'audio et les données multimodales.
• Dataloop: Une plateforme d'annotation de données alimentée par l'IA qui prend en charge la construction de pipelines de données non structurées et semi-structurées de qualité production. Elle offre une gestion complète des données, un étiquetage collaboratif, des auto-suggestions et une intégration transparente du retour humain.
• Sama: Combine une main-d'œuvre d'annotation gérée avec des outils logiciels. Il étiquette des données d'images, de vidéos et de nuages de points 3D, avec une étape de révision de qualité par un humain dans la boucle.
• Surge IA: Une plateforme d'étiquetage de données axée sur le RLHF et les données linguistiques. Les ingénieurs créent des projets d'annotation via une interface web ou un SDK Python. Elle travaille avec des laboratoires d'IA de pointe et propose des prix via un accès API et des contrats de service géré.
• Mercor: Une place de marché qui met en relation les laboratoires d'IA avec des experts de domaine vérifiés (par exemple, médecins, avocats et ingénieurs) pour l'annotation experte et la notation de modèles. Elle cible les tâches qui nécessitent un jugement spécialisé plutôt qu'un étiquetage de base.
• CVAT: Computer Vision Annotation Tool est une plateforme open source de premier plan pour l'annotation de vision par ordinateur. Elle offre une large gamme d'outils pour les images, les vidéos et les données 3D, prenant en charge des tâches comme la détection d'objets et la segmentation. CVAT prend également en charge l'étiquetage automatisé, ce qui réduit le travail manuel sur de grands ensembles d'images.
• Label Studio: Une plateforme d'étiquetage de données open source flexible pour préparer les données d'entraînement, affiner les grands modèles de langage (LLMs), et valider les modèles d'IA. Elle prend en charge un large éventail de types de données, y compris le texte, l'audio, les images, la vidéo, les séries temporelles et les applications multi-domaines, offrant des mises en page configurables et un étiquetage assisté par ML.

Environnements d'apprentissage par renforcement

La plupart des modèles d'IA sont entraînés sur de grands jeux de données. Certains sont ensuite entraînés davantage dans des environnements interactifs où ils effectuent des tâches et reçoivent des retours basés sur les résultats.

Ces environnements sont utiles lorsque les résultats peuvent être vérifiés automatiquement. Les exemples incluent le code qui doit passer des tests, les problèmes mathématiques avec des réponses connues et les tâches d'utilisation d'outils avec des critères de réussite clairs. Cette méthode d'entraînement est connue sous le nom d'apprentissage par renforcement à partir de récompenses vérifiables (RLVR).

Les plateformes de données d'entraînement prennent de plus en plus en charge les environnements pour le codage, l'utilisation de navigateur, l'utilisation d'ordinateur et l'appel d'outils. Ces environnements sont utilisés à la fois pour l'entraînement et l'évaluation des modèles. Des frameworks open source tels que Gymnasium et PettingZoo sont couramment utilisés pour construire et tester des environnements d'apprentissage par renforcement.

Qu'est-ce que les plateformes de données d'entraînement ?

Les plateformes de données d'entraînement sont des logiciels qui automatisent les processus suivants pour les entreprises :

• Étiquette les données : L'entraînement de modèles ML supervisés nécessite des processus tels que les annotations d'images, de texte et d'audio. Les plateformes de données d'entraînement fournissent un étiquetage automatisé pour les entreprises.
• Diagnostics : Les plateformes de données d'entraînement identifient les erreurs des modèles et suivent les tendances de performance, aidant l'équipe informatique à surveiller les modèles.
• Prioriser : Il n'est pas optimal pour les organisations de passer du temps à étiqueter des données de mauvaise qualité. Les plateformes de données d'entraînement déterminent l'utilisation la plus efficace des données.

Pourquoi les plateformes de données d'entraînement sont-elles importantes ?

McKinsey³ affirme que les problèmes liés aux données constituent le plus grand obstacle au développement de modèles ML efficaces. À cet égard, les plateformes de données d'entraînement qui permettent un accès direct à des données de haute qualité ont un impact direct sur la compétitivité des entreprises.

Ces plateformes résolvent les goulets d'étranglement critiques :

• Éliminer les goulets d'étranglement de l'étiquetage : L'étiquetage manuel est lent et laborieux. L'auto-annotation et l'étiquetage assisté par IA réduisent l'effort manuel, bien qu'une étape de révision humaine soit encore nécessaire pour l'assurance qualité.
• Assurer la diversité des données : Les plateformes de données d'entraînement facilitent l'accès à divers jeux de données commerciaux et open source, résolvant les lacunes de représentation et empêchant les modèles d'hériter de biais qui pourraient impacter les performances et l'équité.
• Réduire les coûts : Une préparation inefficace des données gaspille des ressources. En priorisant les données de haute qualité et en optimisant les workflows d'étiquetage, ces plateformes aident à éviter le gaspillage de ressources sur des échantillons inutilisables.

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D'où viennent les nouvelles données d'entraînement

Le texte humain de haute qualité se raréfie, alors les laboratoires paient pour y accéder. Reddit a accordé une licence de son contenu à Google, et News Corp a signé un accord avec OpenAI.⁴ En même temps, les laboratoires utilisent des données synthétiques, qui sont générées artificiellement pour combler les lacunes et protéger la vie privée.

Les données synthétiques comportent un risque connu appelé effondrement du modèle. Si les modèles s'entraînent principalement sur les sorties d'autres modèles, la qualité peut dériver. La solution courante consiste à ancrer les données synthétiques à des données humaines réelles plutôt que de les remplacer, et à filtrer les échantillons générés avant l'entraînement.

FAQ

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Liens de référence

1.

What is Roboflow Universe? | Datasets | Roboflow Docs

2.

Releasing Re-LAION-5B: transparent iteration on LAION-5B with additional safety fixes | LAION

3.

What AI can and can’t do (yet) for your business | McKinsey

McKinsey & Company

4.

Reddit and Google Enter into AI Content Licensing Agreement - CHIP LAW GROUP

Chip Law Group

Cem Dilmegani

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe des centaines de milliers d'entreprises (selon SimilarWeb) dont 60 % du Fortune 500 chaque mois.

Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes, Washington Post, des entreprises mondiales comme Deloitte, HPE et des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne.

Tout au long de sa carrière, Cem a exercé en tant que consultant tech, acheteur tech et entrepreneur tech. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus d'une décennie. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom tout en rendant compte au PDG. Il a également mené la croissance commerciale de l'entreprise deep tech Hypatos qui a atteint un chiffre d'affaires récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres à partir de 0 en 2 ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.

Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de la Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et détient un MBA de la Columbia Business School.

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Recherche effectuée par

Ezgi Arslan, PhD.

Analyste sectorielle

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Ezgi est titulaire d’un doctorat en administration des affaires avec une spécialisation en finance et exerce en tant qu’analyste sectorielle chez AIMultiple. Elle mène des recherches et produit des analyses à l’intersection de la technologie et des affaires, avec une expertise couvrant la durabilité, les enquêtes et l’analyse des sentiments, les applications des agents IA dans la finance, l’optimisation pour les moteurs de réponse, la gestion des pare-feu et les technologies d’approvisionnement.

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