# Jeu de données (Dataset)

> Collection structurée de données utilisée pour entraîner, valider ou tester un modèle d'IA.

- Page ZoneIA : https://zoneia.fr/glossaire/jeu-de-donnees-dataset
- Type : Définition du glossaire IA
- Catégories : [Analyse de Données & Data](https://zoneia.fr/outils/categorie/analyse-donnees-data), [Recherche & Science](https://zoneia.fr/outils/categorie/recherche-science-ia)
- Publié le : 2026-03-04
- Mis à jour le : 2026-05-22

Un jeu de données regroupe des informations organisées (tables, textes, images, audio, logs, etc.) afin d’alimenter un modèle d’apprentissage automatique. Il constitue la matière première de l’IA : la qualité des résultats dépend souvent autant des données que de l’algorithme.

## Comment c’est structuré
En pratique, les données sont souvent découpées en :
- **Entraînement (train)** : sert à ajuster les paramètres du modèle.
- **Validation (val)** : aide à choisir les hyperparamètres et à éviter le surapprentissage.
- **Test** : mesure la performance finale sur des données “jamais vues”.

Un dataset peut être **annoté** (avec des labels : catégorie, bounding boxes, transcription…) ou **non annoté**. Il inclut généralement des métadonnées, un schéma (features/colonnes), et des règles de nettoyage (valeurs manquantes, doublons, normalisation).

## Pourquoi c’est crucial
Un dataset biaisé, incomplet ou mal étiqueté produit souvent un modèle peu fiable. On surveille notamment la **représentativité**, la **qualité des labels**, la **dérive temporelle** et les contraintes **RGPD** (données personnelles, consentement, anonymisation).

## Exemples
- Classification d’emails : texte + label “spam/non-spam”.
- Vision : images + annotations d’objets.
- Prédiction de churn : historiques clients + variable cible “parti/resté”.

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Source : ZoneIA, annuaire francophone des outils IA (https://zoneia.fr/glossaire/jeu-de-donnees-dataset)