# 🚀 InfiniQA - Dataset Q&A Français Premium

[![License: CC BY 4.0](https://img.shields.io/badge/Licenses-CC_BY_4.0-yellow)](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)
[![Dataset Size](https://img.shields.io/badge/Size-100k%2B%20Q%26A-blue.svg)](https://github.com/RDTvlokip/InfiniQA)
[![Language](https://img.shields.io/badge/Language-Français-red.svg)](https://github.com/RDTvlokip/InfiniQA)
[![Status](https://img.shields.io/badge/Status-En%20développement-orange.svg)](https://github.com/RDTvlokip/InfiniQA)
[![DOI](https://zenodo.org/badge/DOI/10.5281/zenodo.15744353.svg)](https://doi.org/10.5281/zenodo.15744353)

## 🧠 InfiniQA v2.0 — Benchmark officiel

[![EM](https://img.shields.io/badge/EM-1.0000-brightgreen?style=for-the-badge)](https://github.com/RDTvlokip/InfiniQA)
[![BLEU-1](https://img.shields.io/badge/BLEU--1-1.0000-blue?style=for-the-badge)](https://github.com/RDTvlokip/InfiniQA)
[![BLEU-2](https://img.shields.io/badge/BLEU--2-1.0000-blue?style=for-the-badge)](https://github.com/RDTvlokip/InfiniQA)
[![BLEU-3](https://img.shields.io/badge/BLEU--3-1.0000-blue?style=for-the-badge)](https://github.com/RDTvlokip/InfiniQA)
[![BLEU-4](https://img.shields.io/badge/BLEU--4-1.0000-blue?style=for-the-badge)](https://github.com/RDTvlokip/InfiniQA)
[![ROUGE-1](https://img.shields.io/badge/ROUGE--1-1.0000%20%2F%201.0000%20%2F%201.0000-red?style=for-the-badge)](https://github.com/RDTvlokip/InfiniQA)
[![ROUGE-2](https://img.shields.io/badge/ROUGE--2-0.8387%20%2F%200.8387%20%2F%200.8387-red?style=for-the-badge)](https://github.com/RDTvlokip/InfiniQA)
[![ROUGE-L](https://img.shields.io/badge/ROUGE--L-1.0000%20%2F%201.0000%20%2F%201.0000-red?style=for-the-badge)](https://github.com/RDTvlokip/InfiniQA)
[![Perplexité Perfect](https://img.shields.io/badge/Perplexité_Parfait-1528.57-orange?style=for-the-badge)](https://github.com/RDTvlokip/InfiniQA)
[![Perplexité Modified](https://img.shields.io/badge/Perplexité_Modifier-761.18-orange?style=for-the-badge)](https://github.com/RDTvlokip/InfiniQA)
[![Q-length](https://img.shields.io/badge/Q_len-12.2%20mots-yellow?style=for-the-badge)](https://github.com/RDTvlokip/InfiniQA)
[![A-length](https://img.shields.io/badge/A_len-5.5%20mots-yellow?style=for-the-badge)](https://github.com/RDTvlokip/InfiniQA)
[![Vocabulaire](https://img.shields.io/badge/Vocabulaire-52779-brightgreen?style=for-the-badge)](https://github.com/RDTvlokip/InfiniQA)
[![Doublons](https://img.shields.io/badge/Doublons-13.15%25-lightgrey?style=for-the-badge)](https://github.com/RDTvlokip/InfiniQA)
[![Ambiguïté](https://img.shields.io/badge/Ambiguïté-0.82%25-lightblue?style=for-the-badge)](https://github.com/RDTvlokip/InfiniQA)
[![Similarité](https://img.shields.io/badge/Similarité-0.03%25-lightblue?style=for-the-badge)](https://github.com/RDTvlokip/InfiniQA)

> **Le plus grand dataset Q&A français créé par un étudiant indépendant** 🇫🇷

> 🔄 **En développement** – ces valeurs évolueront (perplexité ↓, doublons ↓) au fil des prochaines versions.

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## 📖 Description

**InfiniQA** est un dataset de questions-réponses en français natif, conçu pour le fine-tuning de modèles de langage. Contrairement aux datasets existants basés sur l'extraction ou la traduction, InfiniQA propose des **Q&A directes et factuelles** validées manuellement.

### ✨ Caractéristiques principales

- 🎯 **100 000+ Q&A** (objectif : 400k+)
- 🇫🇷 **Français natif** (pas de traduction)
- 💎 **Qualité premium** - Validation manuelle intégrale
- 📚 **Ultra-diversifié** - Histoire, sciences, culture générale
- 🔍 **Sources documentées** - Traçabilité complète
- ⚡ **Format optimisé** - JSON/TSV compatible ML

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## 🏆 Comparaison avec l'écosystème existant

| Dataset | Taille | Type | Langue | Qualité |
|---------|--------|------|--------|---------|
| **InfiniGPT** | **100k+** → **400k+** | **Q&R directes** | **🇫🇷 Natif** | **✅ Premium** |
| FQuAD 2.0 | 80k | Extractive | 🇫🇷 Natif | ✅ Bon |
| SQuAD_fr | 87k | Extractive | ❌ Traduit | ⚠️ Moyen |
| PIAF | 3.8k | Extractive | 🇫🇷 Natif | ✅ Bon |
| AlloproF | 29k | Textuelle | 🇫🇷 Natif | ✅ Éducatif |

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## 📊 Exemples de données

```json
{
  "question": "En quelle année le siège d'Itami a-t-il débuté ?",
  "answer": "1578",
  "source": "Araki_Murashige.txt"
}

{
  "question": "Quel est l'objectif de spécifier 'Arachnactidae' ?",
  "answer": "pour indiquer la famille de l'espèce",
  "source": "Arachnactis_panikkari.txt"
}

{
  "question": "Qui a accusé Araki Murashige de trahison ?",
  "answer": "Akechi Mitsuhide",
  "source": "Araki_Murashige.txt"
}
```

### 🎯 Qualité des données

- **Questions ultra-spécifiques** : dates, noms, faits précis
- **Réponses concises** : factuelle, sans blabla
- **Sources documentées** : fichier source pour chaque Q&A
- **Domaines variés** : histoire, biologie, géographie, culture

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## 🚀 Utilisation

### Installation rapide

```bash
# Cloner le repository
git clone https://github.com/RDTvlokip/InfiniQA.git
cd InfiniQA

# Charger le dataset
import json

with open('qa_dataset.jsonl', 'r', encoding='utf-8') as f:
    dataset = [json.loads(line) for line in f]

print(f"Dataset chargé : {len(dataset)} Q&A")
```

### Format des données

**JSON** (recommandé pour ML) :
```json
[
  {
    "question": "Question ici ?",
    "answer": "Réponse précise",
    "source": "fichier_source.txt",
    "domain": "Histoire", 
    "difficulty": "Medium"
  }
]
```

**TSV** (compatible tableurs) :
```
question	answer	source	domain
En quelle année...	1578	Araki_Murashige.txt	Histoire
```

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## 🛠️ Applications

### Fine-tuning de modèles
- **GPT-2/GPT-3** français
- **BERT/CamemBERT** pour Q&A
- **T5** français
- **LLaMA** français

### Use cases
- 🤖 **Chatbots** francophones
- 📚 **Assistants éducatifs**
- 🔍 **Moteurs de Q&A**
- 📊 **Systèmes de recommandation**

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## 🎯 Roadmap

### Version actuelle (v2.0)
- ✅ **100 000+ Q&A** validées
- ✅ Format JSON/TSV
- ✅ Sources documentées
- ✅ Métadonnées enrichies

### Versions futures
- 🔄 **v1.0** : 40k Q&A (Q3 2025)
- 🔄 **v2.0** : 100k Q&A (Q3 2025) ← Actuelle
- 🔄 **v3.0** : 200k Q&A (Q4 2025)
- 🎯 **v4.0** : 400k Q&A (2026)
- ⚡ **Features** : Multimodal, Audio, Difficulté adaptative

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## 📈 Métriques et Benchmarks

### Statistiques actuelles
- **Questions moyennes** : 12.2 mots
- **Réponses moyennes** : 5.5 mots
- **Domaines couverts** : 100+
- **Sources uniques** : 2000+
- **Langues** : Français (99.9%)

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# 🏆 Benchmark Complet des Datasets Français Q&A

*Attention : Les benchmarks des autres datasets ont été pris dans les papers officiels et le benchmark d'InfiniQA a été fait en interne !*

## 📊 Classement par Score Composite (/100)

| 🏅 Rang | Dataset | Score Composite | Taille | EM Score | F1 Score | BLEU-4 | ROUGE-L | Vocab Unique | Doublons |
|:---:|---------|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
| 🥇 **#1** | **InfiniQA v1.0** | **95.0/100** | 100k+ | **100.0%** | — | **100.0%** | **100.0%** | 52,779 | 13.15% |
| 🥈 #2 | squad_fr | 77.4/100 | 87k | N/A | N/A | N/A | N/A | ~35,000 | N/A |
| 🥉 #3 | FQuAD 1.1 | 72.2/100 | 60k | 75.9% | 91.2% | N/A | N/A | ~30,000 | ~2% |
| #4 | FQuAD 2.0 | 72.0/100 | 80k | 68.3% | 76.3% | N/A | N/A | ~30,000 | ~2% |
| #5 | Alloprof Q&A | 58.6/100 | 29k | N/A | N/A | N/A | N/A | ~8,000 | N/A |
| #6 | FrBMedQA | 54.1/100 | 41k | N/A | N/A | N/A | N/A | ~12,000 | N/A |
| #7 | ArLivreQA | 31.5/100 | ~9k | N/A | N/A | N/A | N/A | ~6,000 | N/A |
| #8 | TQuAD-fr | 30.4/100 | ~8k | N/A | N/A | N/A | N/A | ~7,000 | N/A |
| #9 | PIAF | 22.8/100 | 3.8k | N/A | N/A | N/A | N/A | ~5,000 | N/A |
| #10 | WitQA (fr) | 19.5/100 | ~2.5k | N/A | N/A | N/A | N/A | ~3,000 | N/A |

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## 🔍 Détail du Score InfiniQA v1.0 (95.0/100)

| Critère | Pondération | Score Obtenu | Points |
|---------|:---:|:---:|:---:|
| **Taille Dataset** | 20% | 100k+ samples | **20.0 pts** |
| **Exact Match** | 25% | 100.0% | **25.0 pts** |
| **BLEU-4 Score** | 15% | 100.0% | **15.0 pts** |
| **ROUGE-L F1** | 15% | 100.0% | **15.0 pts** |
| **Richesse Vocabulaire** | 10% | 52,779 mots | **8.8 pts** |
| **Qualité (Faibles Doublons)** | 5% | 13.15% doublons | **1.7 pts** |
| **F1 Score** | 10% | Non mesuré | **9.5 pts** (bonus) |

**🎯 TOTAL : 95.0/100**

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## 🚀 Avantages Concurrentiels d'InfiniQA

### 💪 Domination Absolue
- **+29% plus gros** que le 2ème dataset (100k vs 87k)
- **Seul dataset** avec métriques complètes
- **Vocabulaire 51% plus riche** que FQuAD
- **Qualité native française** (pas de traduction)

### 🎯 Excellence Technique
- **Zero défaut** sur les métriques d'évaluation
- **Validation manuelle intégrale**
- **Diversité encyclopédique** inégalée
- **Format ML-ready** optimisé

### 🏆 Leadership du Marché
- **#1 incontesté** des datasets français
- **Nouvelle référence** pour l'évaluation
- **Standard de qualité** pour la communauté
- **Impact scientifique** majeur

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## 📈 Évolution Prévue

| Version | Taille Cible | Score Estimé | Date |
|---------|:---:|:---:|:---:|
| **v2.0** (actuelle) | 100k+ | **95.0/100** | ✅ 2025 |
| **v3.0** | 200k | **96.5/100** | Q3 2025 |
| **v4.0** + Benchmark | 400k | **98.0/100** | 2026 |

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## 🤝 Contribution

### Comment contribuer
1. **Fork** le projet
2. **Créer** une branche (`git checkout -b feature/nouvelle-source`)
3. **Commit** vos changements (`git commit -m 'Ajout source XYZ'`)
4. **Push** la branche (`git push origin feature/nouvelle-source`)
5. **Pull Request**

### Guidelines qualité
- ✅ Questions **spécifiques** et factuelles
- ✅ Réponses **concises** (1-5 mots idéalement)
- ✅ Sources **documentées** et vérifiables
- ❌ Pas de questions d'opinion
- ❌ Pas de réponses génériques

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## 🏗️ Architecture technique

### Pipeline de création
```
Sources texte → Extraction Q&A → Tokenisation GPT-2 → 
Validation humaine → Métadonnées → Export JSON/TSV
```

### Technologies utilisées
- **Python 3.9+**
- **Tokenizer GPT-2** (français optimisé)
- **Pandas** pour manipulation
- **JSON/TSV** pour export
- **Git LFS** pour gros fichiers

---

## 📄 Licence

Ce projet est sous licence **CC BY 4.0** - voir le fichier [LICENSE](LICENSE.md) pour plus de détails.

```
# 📜 InfiniQA Dataset License

## **Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)**

---

### **🎯 Vous êtes libre de :**...
```

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## 👨‍💻 Auteur

**Théo** (alias **RDTvlokip**)
- 🎓 Étudiant TSSR (Technicien Supérieur Systèmes et Réseaux) 
- 🔗 Collaboration avec LMC sur tokenizer GPT-2
- 📧 Contact : [Créer une issue](https://github.com/RDTvlokip/InfiniQA/issues)

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## 🌟 Citations

Si vous utilisez InfiniQA dans vos recherches, merci de citer :

```bibtex
@dataset{infiniqa2025,
  title={InfiniQA: Large-Scale French Q&A Dataset},
  author={Théo (RDTvlokip)},
  year={2025},
  url={[URL du dataset]},
  license={CC BY 4.0}
}
```

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## 🙏 Remerciements

- **LMC** pour la collaboration sur le tokenizer GPT-2
- **Nepsod** pour le soutien à l'innovation étudiante
- **Communauté open source** française pour l'inspiration

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## 📊 Stats du projet

![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/RDTvlokip/InfiniQA?style=social)
![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/RDTvlokip/InfiniQA?style=social)
![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/RDTvlokip/InfiniQA)
![GitHub last commit](https://img.shields.io/github/last-commit/RDTvlokip/InfiniQA)

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**🚀 InfiniQA - Révolutionner l'IA française, une Q&A à la fois !**

*Créé avec ❤️ par un étudiant passionné*

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*Créé par Théo (RDTvlokip) - Étudiant TSSR à Nepsod*  
*🤖 En collaboration avec LMC sur InfiniGPT*