57 jeux de données pour les modèles d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle
Des données sont nécessaires pour exploiter ou développer des solutions d'IA générative ou conversationnelle . Vous pouvez utiliser des ensembles de données existants disponibles sur le marché ou faire appel à un service de collecte de données .
Nous avons identifié 57 ensembles de données pour entraîner et évaluer les modèles d'apprentissage automatique et d'IA.
Modèles de langage à grande échelle (LLM) et ensembles de données d'IA agentique
Ensemble de données / Référence | Description | Gratuit / Payant | Dernière mise à jour |
|---|---|---|---|
MMLU (Compréhension massive du langage multitâche) | Référence en matière de raisonnement général et de connaissances académiques | Gratuit | En cours |
HumanEval+ | Benchmark de codage Python pour le code génératif | Gratuit | En cours |
FineWeb | Ensemble de données de Hugging Face pour le pré-entraînement LLM | Gratuit | En cours |
FineWeb-Edu | Sous-ensemble éducatif de FineWeb | Gratuit | En cours |
Raisonnement supérieur - SFT | Ensemble de données de raisonnement Long-CoT d'Alibaba-Apsara | Gratuit | 2026 |
MMMU (Compréhension massive, multidisciplinaire et multimodale) | benchmark multimodal (raisonnement image + texte) | Gratuit | 2025 |
Le dernier examen de l'humanité (HLE) | Benchmark multimodal pour tester les LLM de pointe au-delà de MMLU | Gratuit | 2025 |
Banc d'idées en IA (2025) | Évalue la capacité des titulaires d'un LLM à synthétiser de nouvelles idées de recherche | Gratuit (recherche) | 2025 |
Ensemble de données des livres du domaine public de Harvard | Plus d'un million de livres pour la préformation et la génération de textes | Gratuit | 2025 |
Plateformes d'outils d'IA générative 2025 | Metadonnées sur les outils et API GenAI | Gratuit | 2025 |
Cette catégorie comprend des ensembles de données et des bancs d'essai conçus pour l'entraînement et l'évaluation de modèles de langage et multimodaux avancés. Ces ensembles de données permettent d'évaluer les capacités des modèles en matière de raisonnement, de génération de texte, de réponse aux questions et de tâches créatives.
- Les grands modèles de langage de référence tels que MMLU et GPQA mesurent le raisonnement général et scientifique.
- Les ensembles de données multimodaux, tels que LAION-5B, combinent texte et images pour entraîner des modèles capables de… Gérer les deux formats.
- Les évaluations de pointe, telles que Humanity's Last Exam et AI Idea Bench, testent la créativité, l'exactitude factuelle et l'adaptabilité des modèles à des requêtes complexes.
ensembles de données de codage IA et de génie logiciel
Cette catégorie regroupe les jeux de données destinés à la génération, la compréhension, le débogage et la traduction de code . Ils servent à concevoir et à évaluer des systèmes d'assistance aux programmeurs ou d'automatisation des tâches de développement logiciel.
- Les ensembles de données tels que The Heap et MADE-WIC contiennent du code multilingue et annoté permettant d'évaluer la précision du codage et la dette technique.
- HumanEval et APPS fournissent des problèmes de codage avec des solutions de référence pour évaluer la qualité de la génération de code.
- Les ensembles de données propriétaires , tels que ceux d' Amazon CodeWhisperer et de GitHub Copilot, prennent en charge les assistants de codage commerciaux.
Ces ensembles de données permettent de tester de manière cohérente les modèles de codage et soutiennent la création d'outils capables d'analyser ou de générer efficacement des logiciels.
ensembles de données sur la cybersécurité et la sécurité des données
Les ensembles de données de cybersécurité fournissent des informations permettant de détecter, de classifier et de prévenir les menaces numériques. Ils comprennent des journaux de trafic réseau, des échantillons de logiciels malveillants et des bases de données de vulnérabilités.
- CICIDS2017 et TON_IoT sont largement utilisés pour la formation des systèmes de détection d'intrusion et d'anomalies.
- Les ensembles de données EMBER et VirusShare contiennent des données de logiciels malveillants étiquetées pour une classification basée sur un modèle.
- La base de données CVE-MITRE fournit des informations structurées sur les vulnérabilités logicielles connues.
Ces ensembles de données soutiennent la recherche et la formation de modèles en cybersécurité , permettant aux systèmes d'apprendre à partir de schémas d'attaque réels et d'améliorer l'identification des menaces.
Données, données synthétiques et ensembles de données sur la confidentialité
Cette catégorie comprend des ensembles de données ouverts et synthétiques qui aident les organisations à entraîner des modèles tout en préservant la confidentialité et la qualité des données. Les données synthétiques reproduisent les distributions du monde réel sans exposer d'informations personnelles ou confidentielles.
- Des plateformes telles qu'Appen , Amazon Mechanical Turk et Telus International fournissent des ensembles de données générés par des humains pour l'apprentissage supervisé.
- Hazy et Gretel.ai génèrent des données structurées synthétiques à usage professionnel.
- Les référentiels ouverts comme Kaggle Datasets et Google Dataset Search fournissent des données accessibles au public sur plusieurs domaines.
Ces ensembles de données garantissent que les modèles d'apprentissage automatique ont accès à des données diversifiées et représentatives, tout en respectant les normes de confidentialité.
Ensembles de données spécifiques à un domaine et à un secteur d'activité
Les jeux de données spécifiques à un domaine se concentrent sur des applications dans des secteurs particuliers tels que la santé , la finance , la robotique et la conduite autonome . Ils fournissent des données spécialisées et étiquetées pour l'entraînement de modèles dans des tâches pertinentes pour l'industrie.
- MIMIC-IV et PhysioNet soutiennent la recherche médicale et l'analyse des données de santé .
- Les jeux de données ouverts Waymo et KITTI sont utilisés pourla vision par ordinateur dans les véhicules autonomes .
- Les données ouvertes de la Banque mondiale et les ensembles de données de l'OCDE fournissent des indicateurs économiques et financiers.
- Common Voice et Free Music Archive soutiennent le développement de modèles audio et linguistiques.
Ces ensembles de données aident les organisations et les chercheurs à développer des modèles adaptés aux défis de l'industrie et aux environnements de données spécifiques.
Que sont les ensembles de données d'apprentissage automatique ?
Un jeu de données d'apprentissage automatique est un ensemble de données structurées, collectées et préparées spécifiquement pour l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique. Ces jeux de données servent d'exemples permettant au modèle d'apprendre des schémas, d'extraire des caractéristiques pertinentes et d'effectuer des prédictions sur des données non observées.
Selon la tâche, l'ensemble de données d'apprentissage automatique peut comprendre différents types de données, notamment :
- Données textuelles : utilisées dans des applications telles que le traitement automatique du langage naturel , l’analyse des sentiments et la traduction automatique.
- Données d'image : Couramment utilisées en vision par ordinateur et dans les réseaux neuronaux convolutifs pour des tâches telles que la reconnaissance de chiffres manuscrits ou la détection de défauts sur des plaques d'acier.
- Données audio : Pour les tâches de reconnaissance vocale ou de classification sonore.
- Données vidéo : Pour le suivi d'objets ou l'analyse vidéo en temps réel
- Données numériques : Utilisées dans les tâches de régression ou de classification, provenant parfois de données de spectrométrie de masse ou de journaux d'horodatage.
La plupart des projets d'apprentissage automatique commencent par des données brutes, qui sont ensuite étiquetées ou annotées . Cet étiquetage aide le système d'apprentissage automatique à comprendre le résultat attendu pour les tâches de classification, de régression ou autres tâches prédictives.
Un bon jeu de données, souvent issu de référentiels d'apprentissage automatique ouverts, publics ou spécialisés, peut améliorer considérablement les performances du modèle.
Pourquoi préparer les ensembles de données pour l'apprentissage automatique ?
La préparation et la sélection d'ensembles de données de haute qualité constituent une étape cruciale du développement des systèmes d'intelligence artificielle. De nombreuses organisations reconnaissent que la préparation des données peut être déterminante pour la réussite de leurs projets d'apprentissage automatique.
La qualité des données d'entraînement influe sur la capacité des modèles à généraliser à des situations réelles et sur leur précision à résoudre des problèmes spécifiques. Un jeu de données d'apprentissage automatique remplit trois fonctions principales :
Pour entraîner le modèle
L'ensemble d'entraînement permet à la machine d'apprendre les relations et les tendances au sein des données. Cela consiste à lui fournir des données annotées ou étiquetées, ce qui lui permet d'ajuster ses paramètres et d'améliorer ses prédictions sur des entrées similaires.
Pour mesurer la précision du modèle
Après l'entraînement, l'ensemble de données de test est utilisé pour évaluer les performances du modèle. Cela permet de déterminer sa capacité à traiter des données inconnues et de vérifier s'il est en surapprentissage ou s'il apprend des schémas pertinents.
Améliorer le modèle après déploiement
Une fois déployés, les modèles d'apprentissage automatique sont souvent affinés à l'aide de données supplémentaires, ce qui leur permet de s'adapter à de nouvelles conditions ou classes. Les ensembles de validation contribuent également à optimiser le modèle et à prévenir le surapprentissage.
Collaborer avec un partenaire de données
La préparation des jeux de données peut s'avérer gourmande en ressources, notamment lorsqu'il s'agit de collections volumineuses, de valeurs manquantes ou d'annotations complexes. De nombreuses organisations font appel à un prestataire de services de collecte ou de génération de données pour ce processus.
Vous pouvez collaborer avec une plateforme de crowdsourcing de données ou une entreprise spécialisée dans les services de science des données pour créer des ensembles de données spécifiques à un domaine, que vous ayez besoin d'ensembles de données d'apprentissage automatique pour l'analyse des sentiments, la classification de texte ou des tâches basées sur l'image comme l'identification de cent espèces de plantes.
Parfois, les données sont collectées par extraction de données Web ou consultées via des outils comme Google Dataset Search ou des initiatives de données ouvertes.
Pour des besoins spécifiques, tels que les ensembles de données pour les modèles d'apprentissage profond ou les systèmes de vision par ordinateur, le recours à des ensembles de données publics sélectionnés ou à des ensembles de données gratuits garantit que les données d'entraînement couvrent la gamme nécessaire d'exemples et de classes.
Vous pouvez également sélectionner un partenaire de données en fonction de types de données spécifiques :
- Collecte de données vidéo
- Services de collecte de données d'images
- Collecte de données audio pour l'IA
Types d'ensembles de données d'apprentissage automatique
L'ensemble des données collectées est divisé en trois sous-ensembles, qui sont les suivants :
1. Ensemble de données d'entraînement
Il s'agit de l'un des sous-ensembles les plus importants de l'ensemble de données complet, représentant environ 60 % de celui-ci. Cet ensemble contient les données initialement utilisées pour entraîner le modèle. Autrement dit, il permet d'apprendre à l'algorithme ce qu'il doit rechercher dans les données.
Par exemple, un système de reconnaissance de plaques d'immatriculation de véhicules sera entraîné avec des données d'images comportant des étiquettes indiquant l'emplacement (par exemple, avant ou arrière de la voiture) et le format des données des plaques d'immatriculation des véhicules et d'objets similaires afin d'apprendre ce qu'il faut détecter et ce qu'il faut éviter.
Figure 1. Exemple de jeu de données pour un système de détection de plaques d'immatriculation. 1
2. Jeu de données de validation
Ce sous-ensemble représente environ 20 % de l'ensemble de données total et sert à évaluer tous les paramètres du modèle après la phase d'entraînement. Les données de validation sont des données connues qui permettent d'identifier les éventuelles faiblesses du modèle. Elles servent également à déterminer si le modèle est en surapprentissage ou en sous-apprentissage.
3. Jeu de données de test
Ce sous-ensemble est introduit lors de la dernière étape du processus d'entraînement et représente les 20 % restants de l'ensemble de données. Les données de ce sous-ensemble sont inconnues du modèle et servent à tester sa précision. Cet ensemble de données permettra de visualiser dans quelle mesure votre modèle a appris des deux sous-ensembles précédents.
Conclusion
Choisir le bon jeu de données est une étape fondamentale de tout projet d'apprentissage automatique ou d'intelligence artificielle. Qu'il s'agisse de données générées par des humains, de données synthétiques générées par des machines ou de jeux de données ouverts et gratuits, l'essentiel est d'aligner ce choix sur les objectifs et les défis spécifiques de votre projet.
Des ensembles de données de haute qualité et bien préparés influencent directement la capacité d'un modèle à apprendre, à généraliser et à performer dans des applications réelles.
Les organisations et les praticiens peuvent mieux appréhender la complexité du développement de l'IA en comprenant les types et les rôles des ensembles de données, de l'entraînement, de la validation et des ensembles de test, et en explorant le riche écosystème des sources de données disponibles.
Une attention particulière portée à la qualité, à la pertinence et à la diversité des données garantit que les modèles sont précis et adaptables à l'évolution des besoins.
FAQ
Pour trouver des jeux de données destinés à l'apprentissage automatique, les data scientists peuvent explorer divers référentiels de données proposant des ensembles variés, notamment des données démographiques, économiques et financières, ainsi que des données publiques. Ces jeux de données soigneusement sélectionnés couvrent un large éventail d'applications, telles que le traitement automatique du langage naturel, l'analyse des sentiments, la vision par ordinateur et la santé.
Les ressources telles que les jeux de données ouverts, gratuits et publics fournissent des données d'entraînement, de validation et de test de haute qualité dans divers formats, comme les fichiers CSV. Parmi les sources les plus courantes figurent les portails gouvernementaux, les établissements d'enseignement supérieur et des organisations comme le Fonds monétaire international, qui proposent de vastes collections de jeux de données pour les projets d'apprentissage automatique, les modèles prédictifs et les algorithmes d'apprentissage profond.
Un bon ensemble de données d'apprentissage automatique est un ensemble de données de haute qualité et diversifié, doté de métadonnées riches, adapté à des tâches spécifiques telles que le traitement du langage naturel, la classification d'images ou l'analyse des sentiments, et souvent disponible dans des référentiels de données publics ou des ensembles de données ouverts.
Liens de référence
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