Top 15 des plateformes de données d'entraînement

Un modèle vaut ce que valent les données dont 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 principales plateformes de données d’entraînement, réparties entre places de marché de données et outils d’étiquetage de données, et reliées à leurs fonctions de données essentielles :

• Fournisseurs commerciaux / places de marché de données
• Plateformes 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) : Propose des jeux de données de haute qualité sous licences ouvertes, intégrés à IBM Cloud et Watson, avec des ressources complémentaires.
• Microsoft Azure Open Datasets : Fournit des jeux de données publics organisés, optimisés pour les workflows d’apprentissage automatique et s’intègre aux outils d’IA et de ML d’Azure.
• AWS Data Exchange : Une place de marché de données commerciale offrant un accès à plus de 3 500 jeux de données tiers (médicaux, satellitaires, 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 la découverte et l’abonnement à des données pour des pipelines de ML natifs du cloud.
• Snowflake Data Marketplace : Sert de lien entre les fournisseurs de données et les consommateurs, s’intégrant de manière fluide au data cloud de Snowflake pour un accès aux données en direct et un partage sécurisé des données.

Plateformes de données open source

Des dépôts communautaires offrant des jeux de données publics/partagés.

• Hugging Face Hub : Une plateforme et bibliothèque open source pour l’utilisation de modèles d’apprentissage automatique, hébergeant des milliers de modèles pré-entraînés et de 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 (NLP) et la vision par ordinateur (CV), proposant des outils de prétraitement et de fine-tuning intégrés.
• Roboflow Universe : Une plateforme de données open source pilotée par la communauté, offrant un dépôt de plus d’un million de jeux de données open source principalement destinés aux applications de vision par ordinateur.¹ Elle prend en charge l’hébergement et le versionnage des jeux de données, et propose des outils intégrés pour l’exploration, la visualisation et l’étiquetage automatisé assisté par IA.
• LAION : Une association à but non lucratif qui publie de grands jeux de données image‑texte ouverts 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 découvert des liens vers des contenus présumés illégaux. LAION l’a remplacé par Re-LAION-5B en 2024, une version nettoyée d’environ 5,5 milliards de paires, élaborée avec des organisations de protection de l’enfance.²
• Kaggle Datasets : Une plateforme très utilisée hébergeant une collection de jeux de données publics, souvent pour des compétitions.

Outils d’étiquetage de données

Axés sur les flux de travail d’annotation, souvent avec des outils assistés par modèle, pour créer des jeux de données d’entraînement.

• Labelbox : Propose une plateforme d’IA pour générer des données d’entraînement de haute qualité, spécifiques à un secteur. Elle offre des workflows interactifs, des outils d’annotation assistés par IA pour des suggestions automatiques et du traitement par lots, ainsi qu’un contrôle qualité pour divers types de données, notamment 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. Elle étiquette des données d’images, de vidéos et de nuages de points 3D, avec une étape de revue qualité avec un humain dans la boucle.
• Surge IA : Une plateforme d’étiquetage de données axée sur le RLHF et les données textuelles. 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 tarifs via un accès API et des contrats de service gérés.
• Mercor : Une place de marché qui met en relation des laboratoires d’IA avec des experts de domaine vérifiés (par exemple, des médecins, des avocats et des ingénieurs) pour l’annotation experte et la notation de modèles. Elle cible les tâches qui exigent 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 en vision par ordinateur. Elle propose 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 propose également un 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 des données d’entraînement, fine-tuner des grands modèles de langage (LLMs) et valider des modèles d’IA. Elle prend en charge un large éventail de types de données, notamment le texte, l’audio, les images, la vidéo, les séries temporelles et les applications multi-domaines, avec 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 perfectionnés dans des environnements interactifs où ils accomplissent des tâches et reçoivent un retour en fonction des résultats.

Ces environnements sont utiles lorsque les résultats peuvent être vérifiés automatiquement. On peut citer par exemple 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 succès 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 des environnements pour le codage, l’utilisation du navigateur, l’utilisation de l’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 qu’une plateforme de données d’entraînement ?

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

• Étiquetage des données : L’entraînement de modèles ML supervisés nécessite des opérations telles que l’annotation d’images, de textes 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 ainsi l’équipe informatique à superviser les modèles.
• Priorisation : 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 soutient que les problèmes liés aux données sont 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 des goulets d’étranglement critiques :

• Éliminer les goulets d’étiquetage : L’étiquetage manuel est lent et demande beaucoup de main‑d’œuvre. L’annotation automatique et l’étiquetage assisté par IA réduisent l’effort manuel, bien qu’une étape de relecture humaine reste nécessaire pour l’assurance qualité.
• Garantir la diversité des données : Les plateformes de données d’entraînement facilitent l’accès à des jeux de données commerciaux et open source variés, résolvant les lacunes de représentation et empêchant les modèles d’hériter de biais qui pourraient nuire aux performances et à l’équité.
• Réduire les coûts : Une préparation de données inefficace gaspille des ressources. En priorisant les données de haute qualité et en optimisant les flux d’étiquetage, ces plateformes aident à éviter les ressources gaspillées sur des échantillons inutilisables.

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D’où viennent les nouvelles données d’entraînement

Le texte humain de haute qualité vient à manquer, alors les laboratoires paient pour y accéder. Reddit a concédé sous licence son contenu à Google, et News Corp a signé un accord avec OpenAI.⁴ Dans le même temps, les laboratoires utilisent des données synthétiques, 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 qu’à les remplacer, et à filtrer les échantillons générés avant l’entraînement.

FAQ

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Liens de référence

1.

What is Roboflow Universe? | 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 chaque mois des centaines de milliers d'entreprises (selon similarWeb), dont 55 % des entreprises du classement Fortune 500. Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes et le Washington Post, ainsi que par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne. Vous trouverez d'autres entreprises et ressources réputées ayant fait référence à AIMultiple. Tout au long de sa carrière, Cem a exercé les fonctions de consultant, d'acheteur et d'entrepreneur dans le secteur des technologies. 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 numérisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité directe du PDG. Il a également piloté la croissance commerciale de la société de deep tech Hypatos, qui a atteint un chiffre d'affaires annuel récurrent à sept chiffres et une valorisation à neuf chiffres en seulement deux ans. Les travaux de Cem chez Hypatos ont été présentés dans des publications technologiques de référence telles que TechCrunch et Business Insider. Cem intervient régulièrement lors de conférences internationales sur les technologies. Diplômé en génie informatique de l'université de Bogazici, il est également titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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