Définition complète
Un dataset (jeu de données) est une collection organisee de données utilisee pour entraînér, valider et tester des modèles de machine learning. Un dataset de qualité est essentiel : les modèles apprennent à partir de ces exemples. Il peut contenir du texte (conversations pour un chatbot), des images (pour la vision), ou des données tabulaires (pour la prediction). La qualité, la taille et la representativite du dataset determinent directement les performances du modèle.
Questions fréquentes
De combien de données a-t-on besoin pour entraînér un modèle IA ?
La quantite depend du modèle et de la tache. Pour un classifieur d'intentions simple : 100 a 500 exemples par intention. Pour un modèle de deep learning complexe : des milliers a millions d'exemples. Le fine-tuning de LLM peut fonctionner avec quelques centaines d'exemples de qualité. Regle générale : plus la tache est complexe et le modèle grand, plus il faut de données.
Comment preparer un dataset pour un chatbot ?
La preparation d'un dataset chatbot suit ces étapes : collecter les conversations historiques ou créer des exemples, nettoyer (fautes, doublons, données sensibles), annoter chaque exemple avec l'intention correspondante, equilibrer les classes (eviter la sur-representation d'intentions), et separer en train/validation/test (typiquement 70/15/15). La qualité des annotations est critique.
Qu'est-ce que le data augmentation ?
Le data augmentation consiste a créer de nouvelles données d'entraînément à partir des données existantes par des transformations. Pour les images : rotation, zoom, flip. Pour le texte : paraphrase, synonymes, back-translation. Cette technique augmente artificiellement la taille du dataset et améliore la robustesse du modèle face aux variations. C'est particulierement utile quand les données reelles sont limitees.