Générateur de données fictives

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Construisez une liste de champs et générez des enregistrements fictifs en JSON, CSV ou SQL. La même graine donne toujours les mêmes données.

Fields

6 fields
1
[
2
{
3
"id": 1,
4
"name": "Zara Fischer",
5
"email": "zara.fischer57@example.org",
6
"city": "Denver",
7
"active": false,
8
"createdAt": "2022-01-13T07:04:00Z"
9
},
10
{
11
"id": 2,
12
"name": "Leila Santos",
13
"email": "leila.santos@example.org",
14
"city": "Berlin",
15
"active": true,
16
"createdAt": "2023-04-02T18:08:10Z"
17
},
18
{
19
"id": 3,
20
"name": "Aiko Nakamura",
21
"email": "aiko.nakamura@example.com",
22
"city": "Leeds",
23
"active": true,
24
"createdAt": "2024-07-13T06:42:07Z"
25
},
26
{
27
"id": 4,
28
"name": "Arjun Novak",
29
"email": "arjun.novak@example.com",
30
"city": "Pune",
31
"active": true,
32
"createdAt": "2022-05-20T14:47:59Z"
33
},
34
{
35
"id": 5,
36
"name": "Rosa Novak",
37
"email": "rosa.novak21@example.com",
38
"city": "São Paulo",
39
"active": true,
40
"createdAt": "2020-07-11T09:01:20Z"
41
},
42
{
43
"id": 6,
44
"name": "Lucia Rossi",
45
"email": "lucia.rossi@example.com",
46
"city": "Lagos",
47
"active": true,
48
"createdAt": "2022-09-30T16:19:48Z"
49
},
50
{
51
"id": 7,
52
"name": "Sami Torres",
53
"email": "sami.torres@example.net",
54
"city": "Toronto",
55
"active": true,
56
"createdAt": "2026-08-16T23:43:18Z"
57
},
58
{
59
"id": 8,
60
"name": "Tariq Mensah",
61
"email": "tariq.mensah50@example.org",
62
"city": "Perth",
63
"active": false,
64
"createdAt": "2023-09-16T18:56:51Z"
65
},
66
{
67
"id": 9,
68
"name": "Sofia Costa",
69
"email": "sofia.costa35@example.org",
70
"city": "Lagos",
71
"active": true,
72
"createdAt": "2023-05-19T14:12:24Z"
73
},
74
{
75
"id": 10,
76
"name": "Amara Wilson",
77
"email": "amara.wilson76@example.org",
78
"city": "Lyon",
79
"active": true,
80
"createdAt": "2025-06-12T23:59:58Z"
81
}
82
]
10 rows · 6 fields
1.7 KB

Qu’est-ce que les données fictives (mock data) ?

Les données fictives ont l’air réelles mais sont inventées : on les utilise à la place de vrais enregistrements pendant qu’on construit et qu’on teste un logiciel. Au lieu de copier des données clients depuis la production, ce qui est risqué et souvent illégal au regard des lois sur la vie privée comme le RGPD, vous générez des noms, des e-mails et des adresses qui ont la bonne forme mais n’appartiennent à personne.

Les développeurs front-end ont besoin de quelque chose à afficher avant que le back-end existe. Les testeurs ont besoin de nombreux enregistrements variés pour vérifier les listes, la recherche, le tri et la pagination. Les tests d’API ont besoin de corps de requête, et les bases de données de lignes initiales. Les démos sont plus convaincantes avec des noms plausibles qu’avec test1, test2 et test3.

Les données de cet outil sont générées à partir d’une graine : les mêmes champs, le même nombre de lignes et la même graine donnent toujours les mêmes enregistrements. Mettez la graine dans une fixture de test et toute l’équipe obtient des données identiques ; changez la graine pour obtenir un nouveau jeu.

Comment utiliser cet outil

  1. 1Construisez la liste de champs à gauche : un nom et un type pour chaque champ, et des options comme une plage de nombres, une plage de dates ou une liste de valeurs. Les préréglages remplissent des formes courantes, comme des utilisateurs, des produits, des commandes et des logs d’accès.
  2. 2Réglez le nombre de lignes (jusqu’à 10 000) et une graine. New seed (Ctrl+Enter) en choisit une au hasard.
  3. 3Choisissez la sortie : JSON (formaté ou minifié), JSON Lines, CSV avec virgule, point-virgule ou tabulation, ou instructions SQL INSERT pour PostgreSQL et SQLite ou pour MySQL.
  4. 4Vérifiez les enregistrements dans l’onglet Table, puis copiez-les ou téléchargez un fichier (Ctrl+S).

Dépannage

Deux champs portent le même nom
Chaque nom de champ devient une clé JSON ou une colonne : les noms doivent donc être uniques. Renommez l’un d’eux.
Les données ont changé après un rechargement
La graine a changé. Notez la graine affichée dans la barre d’état, ou fixez la vôtre, pour retrouver les mêmes lignes.
MySQL refuse le SQL
Choisissez le dialecte MySQL : il entoure les noms d’accents graves et double les barres obliques inverses dans les chaînes, comme MySQL l’attend par défaut. L’autre dialecte utilise des noms entre guillemets doubles, selon le SQL standard.
Excel met toutes les valeurs du CSV dans une seule colonne
Excel attend des points-virgules dans les paramètres régionaux français et ceux de nombreux pays européens. Choisissez le point-virgule comme séparateur, ou importez le fichier via Données › À partir d’un fichier texte/CSV et choisissez le séparateur à cet endroit.

Questions fréquentes

Les données sont-elles générées sur un serveur ?

Non. Les enregistrements sont générés dans votre navigateur. La liste de champs et les réglages de sortie sont enregistrés dans ce navigateur pour être là la prochaine fois.

Les personnes ou les numéros générés peuvent-ils être réels ?

Les noms sont des combinaisons aléatoires de prénoms et de noms. Les e-mails utilisent example.com, example.org et example.net, réservés à la documentation et qui ne distribuent jamais de courrier. Les numéros de téléphone vont de 555-0100 à 555-0199, la plage réservée à la fiction en Amérique du Nord, et les adresses IP proviennent des plages réservées à la documentation (192.0.2.0/24, 198.51.100.0/24, 203.0.113.0/24 et 2001:db8::/32).

Les valeurs sont-elles uniques ?

Les identifiants séquentiels et les UUID le sont. Les autres valeurs sont tirées au hasard, donc les noms et les e-mails peuvent se répéter dans de grands jeux ; ajoutez un champ ID quand vous avez besoin d’une clé unique.

Puis-je utiliser la graine dans mes propres tests ?

La graine ne reproduit les données que dans cet outil. Pour avoir les mêmes enregistrements dans une suite de tests, téléchargez-les une fois et versionnez le fichier comme fixture.