Les 13 meilleures plateformes de données d'entraînement
Les données sont essentielles à la qualité des modèles d'apprentissage automatique. Les modèles d'IA/ML supervisés nécessitent des données de haute qualité pour effectuer des prédictions précises . Les plateformes de données d'entraînement simplifient la préparation des données, de la collecte à l'annotation, garantissant ainsi des entrées de haute qualité pour les systèmes d'IA.
Découvrez les principales plateformes de données d'entraînement, classées par places de marché de données et outils d'étiquetage de données, et associées à leurs fonctions de données principales :
- Fournisseurs/places de marché de données commerciales
- Plateformes de données open source
- outils d'étiquetage des données
marchés de données
Nom de l'outil | Se concentrer | Type de données pris en charge | Source ouverte ou fermée |
|---|---|---|---|
Échange de données AWS | Ensembles de données tiers | Images, Texte | Fermé |
IBM Échange d'actifs de données (DAX) | Des ensembles de données de haute qualité sous licences libres | Images, texte, vidéo, audio | Fermé |
Snowflake Marché des données | Ensembles de données tiers | Images, texte, audio | Fermé |
Microsoft Jeux de données ouverts Azure | Jeux de données publics optimisés pour les flux de travail d'apprentissage automatique | Images, texte, vidéo, audio | Fermé |
Centre de visages câlins | jeux de données et modèles ouverts | Images, texte, audio | Ouvrir |
Univers Roboflow | Hébergement et gestion des versions des jeux de données | Images, vidéo | Ouvrir |
LAION | Ensembles de données image-légende pour l'entraînement du modèle | Images, Légendes | Ouvrir |
Ensembles de données Kaggle | ensembles de données publics | Images, texte, audio | Ouvrir |
fournisseurs de données commerciales
Ces fournisseurs proposent des jeux de données sélectionnés et des jeux de données prêts à l'emploi à l'achat. Pour en savoir plus, consultez les services d'annotation de données .
- IBM Data Asset eXchange (DAX) : Offre des ensembles de données de haute qualité avec des licences ouvertes, intégrés à IBM Cloud et Watson, fournissant des ressources supplémentaires.
- Microsoft Azure Open Datasets : fournit des ensembles de données publics organisés, optimisés pour les flux de travail d’apprentissage automatique et intégrés aux outils Azure AI et ML.
- AWS Data Exchange : une plateforme de données commerciales offrant l’accès à plus de 3 500 jeux de données tiers (médicaux, satellitaires, financiers), y compris des produits de données libres et ouverts. Elle s’adresse à des secteurs tels que les services financiers, la santé et les médias, en facilitant la découverte et l’abonnement aux données pour les pipelines d’apprentissage automatique natifs du cloud.
- Snowflake Place de marché des données : sert de lien entre les fournisseurs de données et les consommateurs, s'intégrant parfaitement au cloud de données de Snowflake pour un accès aux données en direct et un partage sécurisé des données.
Plateformes de données open source
Dépôts communautaires proposant des ensembles de données publics/partagés.
- Hugging Face Hub : une plateforme et une bibliothèque open source permettant d'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 automatique du langage naturel (TALN) et la vision par ordinateur (CV), en offrant un prétraitement et un réglage fin intégrés .
- Roboflow Universe : une plateforme de données open source collaborative proposant un référentiel de plus de 100 000 jeux de données open source, principalement destinés aux applications de vision par ordinateur. Elle prend en charge l’hébergement et le versionnage des jeux de données et offre des outils intégrés pour l’exploration, la visualisation et l’étiquetage automatique assisté par l’IA.
- LAION : Plateforme de données open source à but non lucratif dédiée à la mise à disposition de ressources massives pour l'apprentissage automatique, notamment d'immenses ensembles de données image-texte comme LAION-5B (5,85 milliards de paires). Elle alimente les données d'entraînement ouvertes pour la vision par ordinateur et soutient la recherche en IA multimodale, y compris la compréhension audio et vidéo.
- Jeux de données Kaggle : une plateforme largement utilisée hébergeant une collection de jeux de données publics, souvent destinés à des compétitions.
outils d'étiquetage des données
Axé sur les flux de travail d'annotation, souvent à l'aide d'outils d'aide à la modélisation, pour la création d'ensembles de données d'entraînement. Pour en savoir plus sur les outils d'étiquetage de données .
- Labelbox : Propose une plateforme d'IA pour la génération de données d'entraînement de haute qualité et spécifiques à un secteur d'activité. Elle offre des flux de travail interactifs, des outils d'annotation basés sur l'IA pour les suggestions automatiques et le traitement par lots, ainsi qu'un contrôle qualité pour différents types de données, notamment les images, le texte, la vidéo, l'audio et les données multimodales.
- Dataloop : une plateforme d’annotation de données basée sur l’IA qui permet de créer des pipelines de données non structurées et semi-structurées de qualité professionnelle. Elle offre une gestion complète des données, l’étiquetage collaboratif, les suggestions automatiques et une intégration fluide des retours humains.
- Sama : Fournit des solutions performantes d'annotation de données avec intervention humaine , en s'appuyant sur une main-d'œuvre qualifiée et une plateforme basée sur l'apprentissage automatique. Elle produit des annotations de qualité pour les images, les vidéos et les nuages de points 3D.
- CVAT (Computer Vision Annotation Tool) est une plateforme open source de référence pour l'annotation d'images et de données 3D. Elle offre une large gamme d'outils pour les images, les vidéos et les données 3D, prenant en charge des tâches telles que la détection et la segmentation d'objets. CVAT propose un étiquetage automatisé, accélérant considérablement le processus d'annotation.
- Label Studio : une plateforme open source flexible d’étiquetage de données permettant de préparer des données d’entraînement, d’affiner des modèles de langage complexes et de valider des modèles d’IA. Elle prend en charge une grande variété de types de données, notamment le texte, l’audio , les images, la vidéo, les séries temporelles et les applications multi-domaines, et propose des mises en page configurables et un étiquetage assisté par apprentissage automatique.
Que sont les plateformes de données d'entraînement ?
Les plateformes de données d'entraînement sont des logiciels qui automatisent les processus suivants pour les entreprises :
- Données étiquetées : L’entraînement des modèles d’apprentissage automatique supervisé nécessite des processus tels que l’annotation d’images, de textes et d’enregistrements audio. Les plateformes de données d’entraînement proposent un étiquetage automatisé pour les entreprises.
- Diagnostics : Les plateformes de données d’entraînement identifient les erreurs de modélisation et suivent les tendances de performance, aidant ainsi l’équipe informatique à surveiller les modèles.
- Prioriser : Il n'est pas optimal pour les organisations de consacrer du temps à l'étiquetage de 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 ?
McKinsey 1 soutient que les problèmes liés aux données constituent le principal obstacle au développement de modèles d'apprentissage automatique 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 permettent de résoudre des problèmes critiques :
- Éliminez les goulots d'étranglement liés à l'étiquetage : l'étiquetage manuel des données peut être long et fastidieux. Les fonctionnalités d'annotation automatique et d'étiquetage assisté par IA réduisent le temps de traitement de plusieurs semaines à quelques heures.
- Garantir la diversité des données : les plateformes de données d’entraînement facilitent l’accès à divers ensembles de données commerciaux et open source, comblant ainsi les lacunes de représentation et empêchant les modèles d’hériter de biais susceptibles d’affecter leurs performances et leur équité.
- Réduction des coûts : une préparation inefficace des données engendre un gaspillage de ressources. En privilégiant les données de haute qualité et en optimisant les flux de travail d’étiquetage, ces plateformes contribuent à éviter le gaspillage de ressources sur des échantillons inutilisables.
FAQ
Les places de marché de données (telles qu'AWS Data Exchange et Snowflake Data Marketplace) donnent accès à des jeux de données préexistants et organisés, que vous pouvez acheter ou auxquels vous pouvez vous abonner. Il s'agit de jeux de données prêts à l'emploi, collectés par des tiers. Les plateformes d'annotation de données (telles que Labelbox, Scale AI et CVAT) vous aident à créer vos propres jeux de données d'entraînement en fournissant des outils et des flux de travail pour annoter, étiqueter et gérer vos données propriétaires. Privilégiez les places de marché pour un accès rapide aux jeux de données standard ; choisissez les plateformes d'annotation pour les données uniques nécessitant une annotation personnalisée.
Les données synthétiques sont des données générées artificiellement qui imitent les caractéristiques des données réelles sans contenir d'informations sensibles. Elles deviennent essentielles en 2025, car les modèles d'IA consomment les données d'entraînement disponibles plus rapidement que les nouvelles données réelles ne peuvent être collectées. Les données synthétiques répondent à des enjeux majeurs : elles protègent la vie privée en éliminant les informations personnelles identifiables (un point crucial pour les applications de santé et financières), comblent les lacunes lorsque les données réelles sont rares ou difficiles à collecter (comme dans le cas de scénarios d'accidents de véhicules autonomes) et contribuent à la création d'ensembles de données plus diversifiés afin de réduire les biais de l'IA. De nombreuses plateformes de pointe combinent désormais données synthétiques et données réelles pour optimiser l'entraînement des modèles tout en respectant les réglementations telles que le RGPD et la loi HIPAA.
Votre choix dépend de plusieurs facteurs. Privilégiez les plateformes open source (Hugging Face Hub, CVAT, Label Studio) si vous disposez d'une expertise technique en interne, si vous avez besoin d'une flexibilité et d'une personnalisation maximales, si votre budget est limité ou si vous travaillez sur des projets de recherche. Optez pour des plateformes commerciales (Scale AI, Labelbox, AWS Data Exchange) si vous avez besoin d'un support de niveau entreprise et de garanties de SLA, si vous recherchez des jeux de données spécialisés ou des services d'annotation experts, si vous devez respecter des exigences de conformité strictes (HIPAA, SOC 2, FedRAMP) ou si vous devez évoluer rapidement sans développer d'infrastructure interne. De nombreuses organisations adoptent une approche hybride, en utilisant des plateformes open source pour l'expérimentation et des plateformes commerciales pour les charges de travail en production.
Si vous avez besoin d'aide pour choisir le bon fournisseur qui améliorera la qualité de vos données, contactez-nous :
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