Dataset, qu’est-ce que c’est ?

L’univers des données constitue désormais le socle fondamental de notre ère numérique. Les données, riches en informations, alimentent l’innovation, la recherche, et la prise de décision dans de nombreux domaines. Toutefois, la simple accumulation de données ne suffit pas, car leur valeur réside dans une utilisation judicieuse. C’est là que les datasets entrent en jeu. Un dataset est une précieuse source d’informations pour résoudre des problèmes complexes, ou nourrir des modèles de Machine Learning.

Qu’est-ce qu’un dataset ?

Un dataset, en français ensemble ou jeu de données, est une collection de données structurées associées à un domaine, une thématique ou un secteur d’activité spécifique. Les datasets peuvent contenir différents types d’informations, comme des chiffres, du texte, des images, des vidéos et même des fichiers audio. Ils peuvent se présenter sous divers formats comme CSV, JSON ou SQL.

Les datasets jouent un rôle fondamental dans de nombreux domaines, comme la data science, la recherche, le Machine Learning et la prise de décision. Ils permettent, entre autres, de découvrir des tendances, d’extraire des connaissances et de créer des modèles prédictifs.

Chaque dataset se compose d’éléments de données individuels, de variables spécifiques et d’observations distinctes. Il est souvent accompagné de métadonnées explicatives, qui permettent de mieux le comprendre et de l’utiliser plus efficacement.

Quelles sont les différentes structures possibles du dataset ?

Les datasets peuvent être structurés de différentes manières, selon la nature des données qu’ils contiennent et leur utilisation. Certains datasets peuvent avoir une structure mixte, c’est-à-dire qu’ils combinent plusieurs structures. Par exemple, un dataset en sciences sociales peut contenir à la fois des données tabulaires, textuelles et temporelles.

Les structures lisibles sous forme de tableau

La structure tabulaire est la plus courante. Facile à comprendre et à manipuler, elle s’organise dans une table. Des lignes représentent des observations et des colonnes représentent des variables ou des caractéristiques.

Dans une structure dite temporelle, les données peuvent être suivies dans le temps. Elles se présentent aussi souvent sous forme tabulaire avec une colonne réservée à la date ou à l’heure.

Les structures graphiques

Les datasets peuvent aussi se présenter sous forme de graphes, dans lesquels des nœuds sont reliés par des arêtes. Les données spatiales sont liées à des emplacements géographiques spécifiques.

Dans une structure hiérarchique, le dataset est sous forme d’arbres ou de graphes. Les données s’imbriquent les unes dans les autres pour représenter des relations hiérarchiques. Un dataset textuel contient quant à lui principalement du texte, sous forme de document, paragraphe, ou juste une phrase.

Les autres structures

Dans un dataset séquentiel, les données s’organisent sous forme de séquences. Chaque élément y est lié soit au précédent soit au suivant. Cette structure est utilisée notamment dans le traitement du langage naturel (NLP).

Les données composées d’images ou de séquences vidéo sont utilisées pour la vision par ordinateur. Ces datasets permettent d’entraîner les modèles sur des tâches liées à la perception visuelle. Un dataset audio est utilisé par exemple pour la reconnaissance vocale, la classification d’émotions dans la parole ou la détection de bruits indésirables.

Quels usages faire du dataset en Machine Learning ?

Les datasets jouent un rôle central en Machine Learning en tant que matière première pour former, évaluer et déployer des modèles.

Pour former des modèles

Les datasets sont utilisés pour les données d’entraînement. Elles permettent au modèle d’apprendre des schémas et des relations dans les données, afin de faire des prédictions ou de prendre des décisions.

Pour valider et évaluer des modèles

Les datasets sont divisés en ensembles d’entraînement, de validation et de tests. Un ensemble d’entraînement est utilisé pour former le modèle, tandis que l’ensemble de validation est utilisé pour ajuster les hyperparamètres du modèle. Enfin, l’ensemble de tests permet d’évaluer la performance du modèle sur de nouvelles données.

Pour optimiser les hyperparamètres

Grâce aux datasets de validation, il est possible de déterminer les valeurs optimales des hyperparamètres du modèle, comme la taille du lot (batch size), le taux d’apprentissage ou encore le nombre de couches. Ces éléments vont permettre d’optimiser les performances du modèle.

Pour proposer des recommandations

Les datasets liés au comportement des utilisateurs peuvent être utilisés pour créer des systèmes de recommandations et suggérer des produits ou des contenus adaptés.

Pour le traitement du langage naturel

Des datasets sous forme de textes permettent de former des modèles NLP, comme les réseaux de neurones récurrents (RNN) ou les Transformers. Ils leur permettent de réaliser des tâches comme la traduction automatique et la génération de texte par exemple.

Pour la vision par ordinateur

Des datasets d’images sont utilisés pour entraîner par exemple les réseaux de neurones convolutifs (CNN), afin de permettre la classification et la segmentation d’images et de photos, ou encore la détection d’objets.

Où trouver des datasets ?

Vous pouvez obtenir des datasets depuis différentes sources, en fonction de votre projet. Certaines sont spécialisées dans le Machine Learning, d’autres dans le data cleaning ou encore la visualisation de data par exemple.

Trouvez des données publiques sur les sites officiels

La plateforme data.gouv.fr héberge des données publiques et recense même leurs réutilisations. Plus de 46 000 jeux de données en open data y sont disponibles. Ils sont produits par l’administration (ministères, collectivités locales, etc.) ainsi que par des acteurs privés ou même des citoyens. Sur son site, l’Insee met également ses bases de données à disposition gratuitement.

À plus grande échelle, sur le portail data.europa.eu, vous pouvez accéder à 1 546 189 jeux de données issus de 36 pays. La plateforme propose également des modules de formations sur l’analyse de données, la data visualisation, l’open data ou encore la data gouvernance. Notez toutefois que ces formations sont en anglais.

De grands ensembles de données chez les fournisseurs d’hébergement cloud

Accédez à de grands ensembles de données sur la plateforme Amazon Web Services, AWS. Vous pouvez soit télécharger les données en local, soit les analyser dans le cloud en utilisant EC2 et Hadoop via EMR. Des formules d’accès sont disponibles, dont certaines gratuites.

Du côté de Google, son service d’hébergement cloud, Google Cloud Platform, permet d’utiliser l’outil BigQuery pour explorer de grands ensembles de données. Un compte est également nécessaire, et le premier Tera octet de requêtes est gratuit.

Intégrez une communauté de data scientists sur Kaggle

Kaggle organise des compétitions de data. Il existe donc une grande variété de datasets sur le site, car, à chaque compétition, un nouveau jeu de données est mis à disposition. Sur Kaggle, vous pourrez donc trouver des jeux de données de qualité et tester vos compétences sur des projets de Machine Learning et Deep Learning.

UCI Machine Learning Repository, une des plus anciennes sources de données sur le Web

Cet ensemble de bases de données a été créé en 1987 par David Aha et d’autres étudiants de l’Université d’Irvine, sous forme d’archive FTP. Il est désormais largement utilisé tant par des étudiants que des chercheurs du monde entier, et propose un peu plus de 507 jeux de données. Les datasets étant fournis par les utilisateurs, ils présentent différents niveaux de documentation et de propreté. Toutefois, la majorité des jeux de données sont propres et prêts pour le Machine Learning.

data.world, le GitHub des données

Data. world se décrit comme le réseau social des données partagées. La plateforme permet de rechercher, copier, analyser et télécharger des ensembles de données. Il est notamment possible de trouver des jeux de données issues des réseaux sociaux, comme Twitter, Facebook ou Linkedin.

Le portail dispose d’outils facilitant le travail avec les données. Il est notamment possible d’écrire des requêtes SQL dans leur interface pour explorer les données et même de rejoindre plusieurs ensembles de données. Data. world offre aussi des SDK pour R python, de manière à faciliter l’acquisition et l’utilisation de données.

Comment créer du dataset ?

Il existe plusieurs approches pour créer un dataset. La méthode la plus courante implique la collecte de données depuis des sources préexistantes, issues par exemple d’une base de données informatique existante, de formulaires en ligne, de capteurs ou encore des réseaux sociaux. Une autre approche consiste à générer des données de zéro. Vous devrez alors utiliser des outils de simulation ou créer des données aléatoires.

Dans les deux cas, il est essentiel de garantir la qualité des données collectées ou générées. Pour être utile et fiable, la data doit être complète, précise et cohérente. Nous vous conseillons donc de définir clairement l’objectif de votre dataset afin de déterminer les types de données dont vous avez besoin ainsi que la manière de les collecter ou les générer. Nettoyez et vérifiez les données avant de les utiliser, de manière à identifier et corriger les erreurs.

Nous vous recommandons également de documenter votre dataset. Conservez des métadonnées sur le dataset, comme la source, le format des données et les méthodes de nettoyage employées.

Les datasets jouent un rôle essentiel dans la transformation de données brutes en connaissances exploitables. Ces ensembles de données sont non seulement de véritables catalyseurs pour la recherche scientifique, mais ils facilitent également la prise de décision, et permettent d’accélérer l’intégration de l’Intelligence Artificielle dans divers secteurs.