+100 Datasets pour les models de ML et d'IA

Les données sont nécessaires pour exploiter ou créer des solutions d'IA générative ou d'IA conversationnelle. Vous pouvez utiliser des datasets existants disponibles sur le marché ou faire appel à un service de collecte de données.

Nous avons identifié plus de 100 datasets pour entraîner et évaluer des models de machine learning et d'IA.

Datasets pour Large Language Models (LLMs) et IA agentique

Cette catégorie comprend des datasets et benchmarks conçus pour l'entraînement et l'évaluation de models de langage avancés et de models multimodaux. Ces datasets aident à évaluer les capacités des models en matière de raisonnement, de génération de texte, de réponse à des questions et de tâches créatives.

• Benchmarks de Large Language Models tels que MMLU et GPQA mesurent le raisonnement général et scientifique.
• Les datasets multimodaux, tels que LAION-5B, combinent texte et images pour entraîner des models capables de gérer les deux formats.
• Les évaluations de pointe, telles que Humanity's Last Exam, ARC-AGI-2 et IA Idea Bench, testent la créativité, l'exactitude factuelle et l'adaptabilité des models à des prompts complexes.
• Les benchmarks agentiques et d'utilisation d'outils, tels que GAIA, BFCL (Berkeley Function Calling Leaderboard) et ComplexFuncBench, évaluent le raisonnement en plusieurs étapes, l'appel d'outils et la réalisation de tâches.
• Les corpus de pré-entraînement, tels que FineWeb, Nemotron-CC et Essential-Web v1.0, fournissent des collections de tokens à grande échelle pour l'entraînement des models de base.

Datasets de codage IA et d'ingénierie logicielle

Cette catégorie couvre les datasets pour la génération de code, la compréhension, le débogage et la traduction. Ils sont utilisés pour construire et évaluer des systèmes qui assistent les programmeurs ou automatisent les tâches de développement logiciel.

• Des datasets tels que The Heap et MADE-WIC contiennent du code multilingue et annoté pour évaluer la précision du codage et la dette technique.
• HumanEval et APPS fournissent des problèmes de codage avec des solutions de référence pour benchmarker la qualité de la génération de code.
• Les benchmarks agentiques et au niveau du dépôt, tels que SWE-Bench Pro, SWE-Bench Multilingual, SWE-Lancer et Terminal-Bench 2.0, évaluent les models sur de vrais tickets GitHub et des tâches logicielles de bout en bout plutôt que sur des fonctions isolées.
• Les datasets propriétaires, tels que ceux d'Amazon CodeWhisperer et de GitHub Copilot, soutiennent les assistants de codage commerciaux.

Les benchmarks plus anciens comme HumanEval et SWE-bench Verified sont désormais largement considérés comme contaminés ou saturés ; par conséquent, des successeurs résistants à la contamination tels que SWE-Bench Pro ont émergé. Ces datasets permettent de tester de manière cohérente les models de codage et soutiennent la création d'outils capables d'analyser ou de générer des logiciels efficacement.

Datasets de cybersécurité et de sécurité des données

Les datasets de cybersécurité fournissent des informations pour détecter, classer et prévenir les menaces numériques. Ils comprennent des journaux de trafic réseau, des échantillons de malwares et des bases de données de vulnérabilités.

• CICIDS2017 et TON_IoT sont largement utilisés pour entraîner des systèmes de détection d'intrusion et d'anomalies.
• Les datasets EMBER et VirusShare contiennent des données de malwares étiquetées pour la classification basée sur des models.
• La base de données CVE-MITRE fournit des informations structurées sur les vulnérabilités logicielles connues.

Ces datasets soutiennent la recherche et l'entraînement de models en cybersécurité, permettant aux systèmes d'apprendre à partir de schémas d'attaque réels et d'améliorer l'identification des menaces.

Datasets de données, données synthétiques et confidentialité

Cette catégorie comprend des datasets ouverts et synthétiques qui aident les organisations à entraîner des models tout en préservant la confidentialité et la qualité des données. Les données synthétiques reproduisent des distributions du monde réel sans exposer d'informations personnelles ou propriétaires.

• Des plateformes telles qu'Appen, Amazon Mechanical Turk, et Telus International fournissent des datasets générés par des humains pour l'apprentissage supervisé.
• Hazy et Gretel.ai génèrent des données structurées synthétiques pour un usage en entreprise.
• Des dépôts ouverts comme Kaggle Datasets et Google Dataset Search donnent accès à des données publiquement disponibles dans de multiples domaines.

Ces datasets garantissent que les models de machine learning ont accès à des données diversifiées et représentatives tout en respectant les normes de confidentialité.

Datasets sectoriels et spécifiques à un domaine

Les datasets sectoriels 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 models dans des tâches pertinentes pour l'industrie.

• MIMIC-IV et PhysioNet soutiennent la recherche médicale et l'analyse des soins de santé.
• Waymo Open Dataset et KITTI sont utilisés pour la vision par ordinateur dans les véhicules autonomes.
• Les datasets de robotique et d'IA incarnée, tels qu'AGIBOT WORLD 2026, EgoDex et EgoVerse, fournissent des données vidéo à la première personne (égocentriques) et de manipulation pour l'entraînement de systèmes d'IA physique et humanoïdes.
• Les benchmarks médicaux multimodaux, tels que GMAI-MMBench et OmniMedVQA, évaluent la réponse à des questions visuelles cliniques à travers de nombreuses modalités d'imagerie.
• World Bank Open Data et les datasets de l'OCDE fournissent des indicateurs économiques et financiers.
• Common Voice et Free Music Archive soutiennent le développement de models audio et linguistiques.

Ces datasets aident les organisations et les chercheurs à développer des models adaptés aux défis de l'industrie et aux environnements de données spécifiques.

Qu'est-ce qu'un dataset de ML ?

Un dataset de machine learning est une collection de données structurées spécifiquement rassemblée et préparée pour entraîner des models de machine learning. Ces datasets pour le ML servent d'exemples qui aident le model à apprendre des schémas, à extraire des caractéristiques significatives et à faire des prédictions sur des données inconnues.

Selon la tâche, le dataset de machine learning peut être composé de différents types de données, notamment :

• Données textuelles : utilisées dans des applications comme le traitement du langage naturel, l'analyse de sentiment et la traduction automatique.
• Données d'image : principalement utilisées en vision par ordinateur et dans les réseaux de neurones convolutifs pour des tâches comme la reconnaissance de chiffres manuscrits ou la détection de défauts sur des plaques d'acier.
• Données audio : pour la reconnaissance vocale ou les tâches 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 de machine learning commencent par des données brutes, qui sont ensuite étiquetées ou annotées. Cet étiquetage aide le système de machine learning à comprendre le résultat attendu pour les tâches de classification, de régression ou d'autres tâches prédictives.

Un bon dataset, souvent issu de dépôts de machine learning ouverts, publics ou spécialisés, peut améliorer considérablement les performances du model.

Pourquoi préparer des datasets pour le machine learning ?

Préparer et choisir des datasets de haute qualité est l'une des étapes les plus cruciales dans le développement de systèmes d'intelligence artificielle. De nombreuses organisations reconnaissent que la préparation des données peut faire ou défaire leurs projets de machine learning.

La qualité des données d'entraînement affecte la capacité des models à généraliser à des scénarios réels et leur précision à traiter des problèmes spécifiques. Un dataset de machine learning a trois objectifs clés :

Entraîner le model

L'ensemble d'entraînement enseigne à la machine les relations et les schémas présents dans les données. Cela implique de fournir des données annotées ou étiquetées, permettant au model d'ajuster ses paramètres et d'améliorer ses prédictions sur des entrées similaires.

Mesurer la précision du model

Après l'entraînement, le dataset de test (ou ensemble de test) est utilisé pour évaluer la performance du model. Cela permet de déterminer dans quelle mesure le model traite les données inconnues, et s'il surapprend l'ensemble d'entraînement ou apprend des schémas significatifs.

Améliorer le model après le déploiement

Une fois déployés, les models de machine learning sont souvent affinés à l'aide de données collectées supplémentaires, ce qui leur permet de s'adapter à de nouvelles conditions ou classes. Les ensembles de validation aident également à ajuster et à prévenir le surapprentissage.

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Travailler avec un partenaire de données

La préparation des datasets peut être gourmande en ressources, surtout lorsqu'il s'agit de collections volumineuses, de valeurs manquantes ou d'annotations complexes. De nombreuses organisations gèrent ce processus avec un fournisseur de services de collecte ou de génération de données.

Vous pouvez collaborer avec une plateforme de crowdsourcing de données ou une entreprise spécialisée dans les services de data science pour créer des datasets spécifiques à un domaine, que vous ayez besoin de datasets de machine learning pour l'analyse de sentiment, la classification de texte ou des tâches basées sur l'image comme l'identification de cent espèces de plantes.

Parfois, les données sont collectées via le web scraping ou accessibles via des outils comme Google Dataset Search ou des initiatives de données ouvertes.

Pour des besoins spécialisés, tels que des datasets pour des models de deep learning ou des systèmes de vision par ordinateur, s'appuyer sur des datasets publics curés ou des datasets gratuit garantit que les données d'entraînement couvrent la gamme nécessaire d'exemples et de classes.

FAQ

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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

Sıla Ermut

Analyste sectoriel

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Sıla Ermut est une analyste sectorielle chez AIMultiple couvrant les modèles d'IA, l'infrastructure d'IA, la gouvernance de l'IA et les applications d'IA en entreprise. Ses recherches se concentrent principalement sur l'utilisation de l'IA dans le marketing, la santé, les chaînes d'approvisionnement et la durabilité. Elle a précédemment travaillé comme recruteuse dans des sociétés de gestion de projet et de conseil. Sıla est titulaire d'un Master en psychologie sociale et d'une Licence en Relations Internationales.

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