Préparer un jeu d'entraînement d'IA, étape par étape

Les étapes pour préparer un jeu d'entraînement d'IA propre : nettoyer, masquer les données personnelles, dédoublonner, découper et vérifier, avec l'outil du site pour chaque étape.

Accès Non déclaré

Lire des fichiers ou des données : Non
Modifier ou supprimer des fichiers : Non
Envoyer des données sur Internet : Non
Lancer des commandes sur la machine : Non

Entrée	Des exemples bruts : export CSV, tableur, tickets, conversations ou documents, avec la question et la réponse attendue
Sortie	Deux fichiers JSONL (entraînement et test) prêts pour un fine-tuning, et un rapport de vérification

Étapes

Rassembler les exemples dans un seul tableau, une ligne par exemple, avec une colonne pour la question et une pour la réponse attendue
Nettoyer le fichier (dates, nombres, espaces, casse) avec le prompt « nettoyer un fichier CSV » et relire le journal des corrections
Rédiger le dictionnaire de données pour savoir ce que contient chaque colonne et repérer les colonnes inutiles
Masquer les données personnelles (noms, e-mails, téléphones, numéros d'identification) avec l'outil « Masquer des données personnelles » du site
Supprimer les doublons et les exemples vides ou trop courts, puis vérifier la qualité du jeu avec l'outil « Qualité d'un dataset JSONL » du site
Convertir le tableau en JSONL au format chat avec l'outil « Convertisseur CSV → JSONL » du site
Mettre de côté 10 à 20 % des exemples pour le test, tirés au hasard, puis vérifier qu'aucun exemple de test ne se retrouve dans l'entraînement avec l'outil « Fuite entre données d'entraînement et de test » du site
Relire à la main un échantillon de 30 à 50 exemples avant l'entraînement
Noter la source, la licence et la date du jeu dans sa fiche pour pouvoir le refaire ou le mettre à jour

Identifiant: contextetech--preparer-jeu-entrainement
Fichier: preparer-jeu-entrainement.workflow.json
Format: JSON (application/json)
Taille: 1 887 octets (1,8 Ko)
Encodage: UTF-8
Tokens estimés: ≈ 511
Usage commercial: Autorisé
Données personnelles: Aucune
Version: 1.0
Publié le: 10 octobre 2026 à 04:24
Mis à jour le: 16 octobre 2026 à 23:20
Stockage: en base

Statistiques

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Cliquez sur un compteur pour l’afficher ou le masquer, survolez le graphique pour le détail. Une vue par visiteur et par jour, robots exclus ; décompte commencé le 30 septembre 2026.

Coût estimé

Tokens d'entrée par appel: ≈ 508

Appels par mois 1 000 En lot (batch) ou heures creuses : −50 %

Modèle	Par appel	Par mois
GPT-6 Luna · OpenAImeilleur prix	0,00005 €	0,05 €
DeepSeek Flash · DeepSeek	0,00013 €	0,13 €
Mistral Large · Mistral AI	0,00022 €	0,22 €
DeepSeek V4 Pro · DeepSeek	0,00059 €	0,59 €
GPT-6 Sol · OpenAI	0,00090 €	0,90 €
Claude Sonnet 5.5 · Anthropic	0,00090 €	0,90 €
Claude Opus 5.5 · Anthropic	0,00179 €	1,79 €
Modèle open source hébergé chez soi (Ollama, vLLM)	0 € d'API (coût du serveur seulement)

Coût d'entrée seulement, sans la réponse du modèle. Prix publics des fournisseurs (Mistral AI, DeepSeek, OpenAI, Anthropic), tarif standard en dollars converti en euros au taux BCE du 13 octobre 2026. Estimation : 1 token ≈ 3,6 caractères.

Commun aux 3 régions

Droits d'auteur

Contenu créé par l'auteur, sans source extérieure.

Déclaré

Licence

Usage commercial autorisé · citer l'auteur · modifications permises.

Déclaré

Sécurité

Aucun accès déclaré.

À compléter

Hébergement

Hébergé en France (Scaleway, Paris). Aucun transfert hors UE.

Vérifié

Union européenne · 4/5

Données personnelles · RGPD

Aucune donnée personnelle.

Déclaré

Loi sur l'IA

Pas de données d'entraînement : pas de résumé à fournir.

Non concerné

Synthèse indicative au 30/09/2026, sans valeur de certification juridique. Méthode et sources →

Qualité du contenu

Note92/10011 critères réussis sur 12

Le détail des critères est réservé aux membres.

Chaque critère, les points retirés et un conseil pour corriger.

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Analyse du contenu

Étapes9

Appels à l'IA1

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Calculé à partir du contenu de la fiche, par règles, sans IA. La note est dans l'onglet Qualité.

MCP contexte

https://contextetech.com/mcp

charge 7g7ve0

Ajoutez l'adresse comme connecteur dans les pages des applications d'IA, puis envoyez la demande ci-dessus.

API

import json, urllib.request

url = "https://contextetech.com/api/resources/contextetech--preparer-jeu-entrainement"
fiche = json.load(urllib.request.urlopen(url))
print(fiche["title"] or fiche["name"])

preparer-jeu-entrainement.workflow.json

{
  "format": "contextetech/workflow/v1",
  "id": "contextetech/preparer-jeu-entrainement",
  "description": "Les étapes pour préparer un jeu d'entraînement d'IA propre : nettoyer, masquer les données personnelles, dédoublonner, découper et vérifier, avec l'outil du site pour chaque étape.",
  "license": "MIT",
  "language": "fr",
  "engine": "other",
  "input": "Des exemples bruts : export CSV, tableur, tickets, conversations ou documents, avec la question et la réponse attendue",
  "output": "Deux fichiers JSONL (entraînement et test) prêts pour un fine-tuning, et un rapport de vérification",
  "steps": [
    "Rassembler les exemples dans un seul tableau, une ligne par exemple, avec une colonne pour la question et une pour la réponse attendue",
    "Nettoyer le fichier (dates, nombres, espaces, casse) avec le prompt « nettoyer un fichier CSV » et relire le journal des corrections",
    "Rédiger le dictionnaire de données pour savoir ce que contient chaque colonne et repérer les colonnes inutiles",
    "Masquer les données personnelles (noms, e-mails, téléphones, numéros d'identification) avec l'outil « Masquer des données personnelles » du site",
    "Supprimer les doublons et les exemples vides ou trop courts, puis vérifier la qualité du jeu avec l'outil « Qualité d'un dataset JSONL » du site",
    "Convertir le tableau en JSONL au format chat avec l'outil « Convertisseur CSV → JSONL » du site",
    "Mettre de côté 10 à 20 % des exemples pour le test, tirés au hasard, puis vérifier qu'aucun exemple de test ne se retrouve dans l'entraînement avec l'outil « Fuite entre données d'entraînement et de test » du site",
    "Relire à la main un échantillon de 30 à 50 exemples avant l'entraînement",
    "Noter la source, la licence et la date du jeu dans sa fiche pour pouvoir le refaire ou le mettre à jour"
  ]
}

Importer

# Import : preparer-jeu-entrainement.workflow.json

Étapes

1. Rassembler les exemples dans un seul tableau, une ligne par exemple, avec une colonne pour la question et une pour la réponse attendue
2. Nettoyer le fichier (dates, nombres, espaces, casse) avec le prompt « nettoyer un fichier CSV » et relire le journal des corrections
3. Rédiger le dictionnaire de données pour savoir ce que contient chaque colonne et repérer les colonnes inutiles
4. Masquer les données personnelles (noms, e-mails, téléphones, numéros d'identification) avec l'outil « Masquer des données personnelles » du site
5. Supprimer les doublons et les exemples vides ou trop courts, puis vérifier la qualité du jeu avec l'outil « Qualité d'un dataset JSONL » du site
6. Convertir le tableau en JSONL au format chat avec l'outil « Convertisseur CSV → JSONL » du site
7. Mettre de côté 10 à 20 % des exemples pour le test, tirés au hasard, puis vérifier qu'aucun exemple de test ne se retrouve dans l'entraînement avec l'outil « Fuite entre données d'entraînement et de test » du site
8. Relire à la main un échantillon de 30 à 50 exemples avant l'entraînement
9. Noter la source, la licence et la date du jeu dans sa fiche pour pouvoir le refaire ou le mettre à jour

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