Top 6 des méthodes de collecte de données pour l'IA et l'apprentissage automatique

Si certaines entreprises s’appuient sur des services de collecte de données par IA, d’autres collectent leurs données à l’aide d’outils de scraping ou d’autres méthodes.

Découvrez les 6 meilleures méthodes et techniques de collecte de données pour l’IA afin d’alimenter vos projets d’IA avec des données précises :

Aperçu des méthodes de collecte de données pour l’IA

1. Crowdsourcing

Le crowdsourcing de données consiste à confier des tâches de collecte de données au public, à fournir des instructions et à créer une plateforme de partage. Les entreprises peuvent également collaborer avec des agences de collecte de données participative.

Avantages

• Les développeurs peuvent rapidement recruter un large éventail de contributeurs, accélérant ainsi la collecte de données pour les projets aux délais serrés.
• Le crowdsourcing favorise la diversité des données en réunissant des contributeurs du monde entier, ce qui rend la collecte de données multilingues nettement plus efficace.
• Il élimine les coûts liés au recrutement, à la formation et à l’intégration d’une équipe interne. Les travailleurs utilisent leur propre équipement.
• Les entreprises de crowdsourcing expérimentées disposent de spécialistes du domaine capables de fournir des données de haute qualité, pertinentes et fiables, spécifiques aux besoins de votre projet.
• Cette méthode fonctionne à la fois pour la collecte de données primaires et secondaires, des contenus générés par les utilisateurs aux données de recherche universitaire.

Inconvénients

• Il peut être difficile de vérifier si les contributeurs possèdent des compétences linguistiques ou de domaine suffisantes, en particulier pour les contenus spécialisés ou techniques.
• Il est difficile de vérifier que les tâches sont correctement réalisées lorsque les travailleurs sont nombreux et à distance, et que les interprétations des tâches varient.
• La qualité des données est difficile à maintenir en raison de la variabilité de l’expertise et de l’engagement des contributeurs.
• Sélectionner les bons contributeurs nécessite une évaluation minutieuse des qualifications et des performances passées.

Études de cas

M-Pesa, un service d’argent mobile au Kenya, utilise la blockchain pour renforcer la transparence des réseaux d’agents participatifs. Les agents des zones rurales traitent les demandes des clients via un registre décentralisé, réduisant ainsi le risque de fraude. Ce système s’est étendu à huit autres pays, en s’appuyant sur la blockchain pour suivre les transactions en temps réel et les performances des agents.¹

OpenStreetMap (OSM) s’appuie sur des bénévoles du monde entier pour créer des cartes open source. Les contributeurs mettent à jour des données géographiques utilisées pour la réponse aux catastrophes (par exemple, les secours après le séisme au Népal) et la planification urbaine, une alternative économique aux services de cartographie propriétaires.²

2. Collecte de données en interne

Les développeurs d’IA/ML peuvent collecter des données en privé au sein de l’organisation. Cette méthode fonctionne mieux lorsque le jeu de données requis est petit, privé ou sensible, ou lorsque l’énoncé du problème est suffisamment spécifique pour que la précision et la personnalisation priment sur l’échelle. Le jeu de données requis est petit et les données sont privées ou sensibles. Elle est également efficace lorsque le problème est trop spécifique et que la collecte de données doit être précise et adaptée.

Avantages

• La collecte en interne est le moyen le plus privé et le plus contrôlé de recueillir des données primaires.
• Un niveau de personnalisation plus élevé est possible, car le processus est adapté au projet spécifique.
• La supervision de l’équipe est plus facile lorsqu’elle est physiquement présente.

Inconvénients

• Il est coûteux et chronophage d’embaucher ou de recruter une équipe de collecte de données.
• Il est difficile d’atteindre l’efficacité spécifique au domaine qu’offrent les agences de crowdsourcing.
• Les données multilingues sont complexes à collecter en interne.
• Les collecteurs de données doivent également effectuer le traitement et l’étiquetage, ce qui alourdit la charge de travail.

Étude de cas : les véhicules autonomes de Tesla

Tesla collecte des données de conduite en temps réel auprès de sa flotte de véhicules à l’aide de capteurs et de caméras embarqués. Ce jeu de données propriétaire entraîne ses modèles d’IA pour des scénarios de circulation complexes. Le système Autopilot de Tesla repose sur des pétaoctets de données vidéo et de capteurs pour affiner les algorithmes de maintien de voie et d’évitement de collision. ³ Les principaux défis sont les coûts élevés d’infrastructure et de stockage, ainsi qu’une évolutivité limitée pour les jeux de données multilingues ou mondiaux.

3. Jeux de données prêts à l’emploi

Cette méthode utilise des jeux de données pré-nettoyés et préexistants disponibles sur le marché. C’est une option pratique lorsque le projet ne nécessite pas une grande variété de données ni des entrées hautement personnalisées. Les jeux de données prêts à l’emploi sont moins chers à acquérir et plus faciles à mettre en œuvre que la construction d’un jeu de données à partir de zéro.

Par exemple, un système simple de classification d’images peut être alimenté avec des données prêtes à l’emploi.

Avantages

• Moins de coûts initiaux, car aucune équipe n’a besoin d’être recrutée et aucune donnée collectée.
• Mise en œuvre plus rapide, car les jeux de données sont déjà préparés et prêts à l’emploi.

Inconvénients

• Ces jeux de données peuvent contenir des données manquantes ou inexactes nécessitant un traitement supplémentaire. L’écart de qualité de 20–30 % peut coûter plus cher à combler que ne le laissent penser les économies initiales.
• Ils manquent de personnalisation car ils ne sont pas conçus pour un projet spécifique, ce qui les rend inadaptés aux modèles nécessitant des données hautement personnalisées ou spécifiques à un domaine.

Étude de cas : AlphaFold a utilisé des bases de données préexistantes de structures protéiques (Protein Data Bank) pour entraîner son modèle d’IA, permettant des percées dans la prédiction des configurations protéiques en 3D. Cela a accéléré la découverte de médicaments en évitant des années de collecte de données en laboratoire.⁴

4. Collecte de données automatisée

La collecte de données automatisée utilise des outils logiciels pour obtenir des données à partir de sources en ligne sans effort manuel. Les deux approches les plus courantes sont les suivantes :

• Web scraping : Outils qui collectent automatiquement des données à partir de sites web et de plateformes sociales.
• APIs : Données extraites directement par le biais des interfaces de programmation d’application fournies par la plateforme source.

Avantages

• L’une des méthodes de collecte de données secondaires les plus efficaces disponibles.
• Réduit les erreurs humaines qui surviennent lors des tâches de collecte manuelle répétitives.

Inconvénients

• Les coûts de maintenance peuvent être élevés. Les sites web modifient fréquemment leur conception et leur structure, ce qui nécessite de reprogrammer les scrapers à plusieurs reprises.
• Certains sites web déploient des outils anti-scraping qui limitent l’accès automatisé.
• Les données brutes collectées automatiquement peuvent être inexactes et nécessitent une analyse après collecte.

Étude de cas : City Brain d’Alibaba
Alibaba utilise des capteurs automatisés, le GPS et des caméras de circulation pour collecter des données urbaines en temps réel. Ce système optimise la synchronisation des feux de circulation et réduit la congestion dans les villes. ⁵

Avantages :

• Haute efficacité et réduction des erreurs humaines.
• Évolutif pour des données secondaires à grande échelle.

Défis :

• Coûts de maintenance pour s’adapter à l’évolution des sources de données.
• Limité aux données existantes, pas à la collecte primaire.
• Risque juridique et de conformité : Le paysage juridique du web scraping a considérablement évolué. Plus de 70 procès pour violation de droits d’auteur ont été intentés dans le monde contre des entreprises d’IA pour avoir extrait du contenu protégé.⁶ Le règlement européen sur l’IA (EU IA Act) entre en application complète le 2 août 2026, exigeant des fournisseurs de modèles d’IA qu’ils respectent les opt-out lisibles par machine, publient des résumés détaillés des jeux de données d’entraînement et maintiennent la transparence sur les données utilisées. L’Interactive Advertising Bureau (IAB) a présenté aux États-Unis en février 2026 l’IA Accountability for Publishers Act, qui obligerait les entreprises d’IA à obtenir une autorisation et à payer des frais pour scraper le contenu des éditeurs.⁶ Deux affaires en cours définiront les paramètres de l’usage loyal (fair use) dans les données d’entraînement de l’IA : Google c. SerpApi (audience sur la requête en irrecevabilité prévue le 19 mai 2026)⁷ et Reddit c. Anthropic. ⁸ Les organisations qui utilisent le web scraping pour l’entraînement de l’IA doivent disposer d’un processus de collecte de données documenté et vérifiable avant août 2026.

5. IA générative

L’IA générative peut générer des données d’entraînement d’IA à partir de zéro ou augmenter les données existantes pour améliorer les performances des modèles. Elle est conçue pour produire du contenu (texte, images, audio, vidéo ou données structurées) qui ressemble étroitement aux entrées du monde réel.

Le marché de la génération de données synthétiques devrait passer de 0,77 milliard de dollars en 2026 à 7,22 milliards de dollars d’ici 2033, sous l’effet des réglementations sur la vie privée, de la rareté des données dans les domaines spécialisés et de la hausse du coût de l’annotation humaine.⁹

Avantages

• Augmentation des données : Apporter de légères modifications aux données existantes, comme la rotation, le zoom ou la recoloration d’images, rend les modèles plus robustes et plus aptes à reconnaître les entrées dans des conditions variées.
• Synthèse de données : Lorsque les données du monde réel sont difficiles, coûteuses ou longues à collecter, l’IA générative peut créer des jeux de données synthétiques qui y ressemblent étroitement. C’est particulièrement efficace pour les événements rares et les cas limites qui n’apparaissent pas assez fréquemment dans les données historiques pour entraîner efficacement un modèle.
• Confidentialité : L’IA générative peut créer des données qui reflètent les propriétés statistiques des données originales sans contenir d’informations personnellement identifiables, ce qui permet de les partager entre organisations et au-delà des frontières réglementaires.
• Rentabilité : Générer des données à l’aide de l’IA est généralement moins cher que la collecte de données traditionnelle, en particulier pour les scénarios à haut risque ou à faible fréquence.
• Scénarios diversifiés : L’IA générative peut simuler des conditions et des cas limites qu’il serait impraticable ou dangereux de collecter dans le monde réel.

Inconvénients

• Préoccupations liées à la qualité et à l’authenticité des données : Les données générées ne représentent pas toujours parfaitement les scénarios du monde réel. Si le modèle génératif présente des biais ou des inexactitudes, ceux-ci se propagent aux données d’entraînement et s’aggravent dans le modèle en aval.
• Surapprentissage des données synthétiques : Un modèle fortement entraîné sur des données synthétiques qui ne correspondent pas étroitement aux distributions du monde réel obtiendra de bons résultats sur des benchmarks synthétiques, mais de mauvais en production.
• Effondrement du modèle : Il s’agit d’un risque distinct et plus grave que le surapprentissage classique. Lorsque des modèles d’IA sont ré-entraînés de manière itérative sur des données générées par des modèles similaires, une boucle de rétroaction apparaît et la qualité des sorties se dégrade progressivement. La distribution des données générées se rétrécit, la diversité se perd et les modèles imitent de plus en plus les erreurs des uns et des autres au lieu d’apprendre des signaux du monde réel. Pour atténuer l’effondrement du modèle, il faut mélanger délibérément des données humaines et synthétiques, renforcer la diversité et surveiller la dérive de distribution.¹⁰

Recommandations

Assurer la diversité des données : Accordez la priorité à la variation des données démographiques, des scénarios et des contextes dans les jeux de données générés afin d’éviter les biais et de garantir que le modèle généralise dans différentes situations.

Ancrer les données synthétiques dans la vérité humaine : Utilisez des corpus organisés par des humains comme fondation, et les données synthétiques pour étendre, éprouver et renforcer ce socle, en particulier pour les événements rares et les cas limites. Ne vous entraînez pas exclusivement sur des données synthétiques.

Valider régulièrement par rapport à des exemples du monde réel : Validez en continu les données générées et mettez à jour les jeux d’entraînement. C’est particulièrement important dans les domaines en évolution rapide, où les distributions changent rapidement.

Surveiller la conformité éthique et juridique : Soyez très attentif à la confidentialité des données et aux droits de propriété intellectuelle. Assurez-vous que les modèles génératifs ne reproduisent pas d’informations protégées ni ne perpétuent de biais nuisibles.

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6. Apprentissage par renforcement à partir de rétroaction humaine (RLHF)

Le RLHF est une méthode dans laquelle un modèle d’apprentissage automatique est entraîné à l’aide de retours humains plutôt qu’en s’appuyant uniquement sur des signaux de récompense traditionnels provenant d’un environnement. Il a été la technique d’alignement dominante pour les large language models jusqu’en 2023-2024, mais il est de plus en plus remplacé ou complété par des alternatives plus évolutives.

Fonctionnement

1. Démonstrations initiales : Des experts humains démontrent le comportement souhaité. Ces démonstrations forment un jeu de données fondamental illustrant à quoi ressemble une performance réussie.
2. Entraînement du modèle : Le modèle s’entraîne sur ces données de démonstration, apprenant à reproduire les comportements et les décisions de l’expert.
3. Fine-tuning avec retours humains : Des évaluateurs humains classent ou notent les sorties du modèle. Le modèle ajuste son comportement en fonction de ces scores pour s’aligner sur les attentes humaines.

Avantages

• Dans les environnements où définir une fonction de récompense est difficile ou où les récompenses sont peu fréquentes, le RLHF comble le fossé en s’appuyant sur l’expertise humaine.
• Les évaluateurs humains peuvent éloigner le modèle des comportements nuisibles ou contraires à l’éthique qu’un signal de récompense automatisé pourrait manquer.

Inconvénients

• Problèmes d’évolutivité : Recourir en continu aux retours humains est gourmand en ressources. À mesure que les tâches se complexifient, la participation humaine devient un goulot d’étranglement. Entraîner un modèle de récompense avec RLHF peut coûter environ 500K dollars et prendre deux mois.
• Introduction de biais humains : Les préférences, idées fausses et biais culturels des évaluateurs humains sont transférés par inadvertance au modèle, ce qui produit des comportements non intentionnels.

Alternatives évolutives : RLAIF et RLVR

Les contraintes d’évolutivité du RLHF ont stimulé le développement de deux méthodes alternatives dominantes désormais utilisées dans les laboratoires d’IA de pointe :

RLAIF (apprentissage par renforcement à partir de retours d’IA) remplace les annotateurs humains par un modèle d’IA qui génère un feedback de préférence. Au lieu de montrer des paires de comparaison à des évaluateurs humains, elles sont soumises à un juge IA opérant selon un ensemble de principes définis. RLAIF coûte environ 5K dollars pour 50 000 étiquettes, contre environ 500K dollars pour le RLHF, et permet une itération hebdomadaire au lieu de trimestrielle.¹¹ Anthropic’s

Constitutional IA est la principale mise en œuvre réelle de RLAIF. Une « constitution » écrite de principes guide un modèle d’IA dans la critique et la révision de ses propres sorties, éliminant ainsi le besoin d’annotateurs humains pour étiqueter les contenus nuisibles. Elle atteint des taux d’innocuité de 88 % contre 76 % pour le RLHF, sans sacrifier l’utilité.¹² Depuis 2026, RLAIF est devenue une méthode par défaut dans les pipelines de post-entraînement de l’ensemble du secteur.¹³

RLVR (apprentissage par renforcement à partir de récompenses vérifiables) adopte une approche différente : pour les tâches dont la justesse peut être automatiquement vérifiée, aucun juge humain ou IA n’est nécessaire. Le modèle génère une réponse et le système vérifie simplement si elle est correcte. RLVR coûte environ 1K dollars en calcul, atteint une précision de 100 % sur le signal de feedback, et s’exécute en quelques jours plutôt qu’en quelques mois. Sa limite est qu’il ne s’applique qu’aux tâches objectivement vérifiables, qui couvrent environ 10 % des cas d’usage.¹¹

En pratique, de nombreuses organisations combinent les méthodes : RLHF pour l’alignement initial sur les capacités de base, RLAIF pour une itération rapide, et RLVR pour les tâches de mathématiques et de code.

Étude de cas : OpenAI ChatGPT

Pour réduire la toxicité de ChatGPT, OpenAI s’est associée à Sama, une entreprise d’externalisation kenyane, pour étiqueter du contenu explicite. Les travailleurs gagnaient 1,32–2 dollars de l’heure pour examiner des textes graphiques, notamment des actes de violence et des abus. Ce processus RLHF a entraîné les filtres de sécurité de ChatGPT, mais a exposé les travailleurs à des dommages psychologiques, ce qui a conduit Sama à résilier le contrat prématurément.¹⁴ Les préoccupations éthiques et sociales documentées dans ce cas ont directement motivé le développement de RLAIF et de Constitutional IA, des approches spécifiquement conçues pour réduire la dépendance à l’égard du travail d’annotation humain mal rémunéré et très nocif.

FAQ

Ressources externes

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Journal des modifications

11 mises à jour

1. 20261 Avr

   Ajout d'une section sur RLAIF et RLVR comme alternatives évolutives au RLHF.

2. 202513 Mai

   L'étude de cas ASOS & Appen a été supprimée de la section Crowdsourcing.

3. 12 Mai

   Ajout d'études de cas aux sections Crowdsourcing, Collecte de données internes, Ensembles de données prêts à l'emploi, Collecte de données automatisée, IA générative et Apprentissage par renforcement à partir de rétroaction humaine (RLHF).

4. 202426 Mar

   Ajout des FAQ pour les méthodes de collecte de données d'IA.

5. 202318 Déc

   L'introduction a été enrichie d'une note sur l'orientation de l'article vers la collecte de données IA.

6. 10 Oct

   Ajout de l'IA générative et de l'apprentissage par renforcement à partir des retours humains aux méthodes de collecte de données.

7. 17 Juil

   Clickworker a été ajouté en tant que spécialiste du crowdsourcing de données.

8. 28 Avr

   La section « Crowdsourcing personnalisé » a été enrichie de deux figures et de leurs sources.

9. 202227 Déc

   Mise à jour du nombre de contributeurs enregistrés pour Clickworker.

10. 21 Nov

    Remplacement de la section « Web scraping et crawling » par « Collecte de données automatisée ».

11. 15 Août

    Ajout de la "collecte privée" aux méthodes de collecte de données.

Liens de référence

1.

ResearchGate - Temporarily Unavailable

2.

ResearchGate - Temporarily Unavailable

3.

Tesla: The Data Collection Revolution in Autonomous Driving | by Shreyas Sharma | CISS AL Big Data | Medium

CISS AL Big Data

4.

How to predict structures with AlphaFold - Proteopedia, life in 3D

5.

Alibaba’s ‘city brain’ is improving traffic in Hangzhou | CNN Business

Getty

6.

Web Scraping Legal Compliance Framework: GDPR, CCPA, and Global Regulations (2026) | Use Apify

Use Apify

7.

SerpApi Motion to Dismiss Google Lawsuit: Complete Legal Analysis

8.

How Artificial Intelligence is Shaping Web Scraping Litigation

ZwillGen

9.

Synthetic Data for AI: Benefits, Risks & Model Training

Kings Research

10.

AI training in 2026: anchoring synthetic data in human truth

Invisible Technologies

11.

RLHF vs RLAIF vs RLVR: The Three Ways to Teach AI Models - Floating Bytes

12.

RLAIF Explained: A Scalable Alternative to RLHF for AI Training

Turing

13.

Constitutional AI Explained: The Next Evolution Beyond RLHF for Safe and Scalable LLMs | by @pramodchandrayan | Predict | Medium

Predict

14.

OpenAI Used Kenyan Workers on Less Than $2 Per Hour: Exclusive

Time

Cem Dilmegani

Analyste principal

Suivre

Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017.

Le travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la digitalisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres, passant de 0 à ce résultat en deux 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 Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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Recherche effectuée par

Sena Sezer

Analyste sectorielle

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Sena est analyste sectorielle chez AIMultiple. Elle a obtenu sa licence à Bogazici University.

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