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Antoine Laurent
Antoine Laurent

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Meilleures alternatives à Mockaroo pour générer des données de test réalistes en 2026

Si vous cherchez une alternative à Mockaroo, commencez par clarifier votre besoin : exporter un gros fichier de données, générer des fixtures dans votre code, ou exposer un endpoint mockable pendant que le backend n’est pas prêt. Mockaroo reste efficace pour générer des fichiers CSV, JSON, SQL ou Excel, mais il n’est pas toujours le meilleur choix lorsque vos données de test doivent vivre directement derrière une API. Ce guide compare Mockaroo à Faker.js, JSON Generator, Mockoon, json-server et Apidog, avec des cas d’usage concrets pour choisir rapidement. Pour approfondir le sujet, consultez aussi ce guide sur la création de données de test API réalistes.

Essayez Apidog aujourd’hui

Ce que Mockaroo fait bien

Mockaroo est un générateur de données aléatoires basé sur le Web. Vous définissez un schéma colonne par colonne, choisissez des types de champs comme name, email, address, credit card, latitude ou longitude, puis exportez le résultat en CSV, JSON, SQL ou Excel.

La documentation officielle de Mockaroo liste de nombreux types intégrés. C’est son principal avantage : vous pouvez générer rapidement des jeux de données volumineux avec des champs variés.

Mockaroo interface

Mockaroo est particulièrement adapté à ce scénario :

  1. Vous définissez un schéma de données.
  2. Vous choisissez un nombre de lignes.
  3. Vous exportez un fichier.
  4. Vous l’importez dans une base de données, un script de test ou un outil d’analyse.

Exemple d’usage typique :

-- Importer un fichier SQL généré avec Mockaroo
-- pour remplir une table users en environnement de test
INSERT INTO users (first_name, last_name, email, city)
VALUES (...);
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Ses limites apparaissent surtout lorsque le besoin devient plus dynamique :

  • la plupart des fonctionnalités de schéma nécessitent un compte ;
  • le niveau gratuit limite le volume, notamment à 1 000 lignes par jeu de données et 200 appels API par jour ;
  • les limites et tarifs peuvent changer, donc vérifiez toujours la page des tarifs de Mockaroo ;
  • le workflow reste principalement orienté export de fichiers ou mock statique.

Pour une équipe front-end ou QA, ce dernier point est souvent bloquant. Un fichier CSV est utile pour amorcer une base, mais il ne remplace pas un endpoint HTTP qui renvoie des réponses réalistes à chaque requête.

Comment choisir une alternative à Mockaroo

Avant de choisir un outil, identifiez où vos données doivent être consommées.

Si vous voulez exporter un gros fichier

Choisissez un générateur orienté volume, comme Mockaroo, ou une bibliothèque de génération utilisée dans un script.

Si vous voulez générer des données dans vos tests

Utilisez une bibliothèque comme Faker.js. Elle s’intègre directement dans vos tests unitaires, tests d’intégration, scripts de seed ou fixtures.

Si vous voulez simuler une API

Choisissez un outil qui expose un endpoint. C’est le meilleur choix pour développer un front-end sans attendre que le backend soit terminé.

Exemple de besoin front-end :

const response = await fetch("https://mock-api.example.com/users");
const users = await response.json();
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Dans ce cas, un export CSV n’aide pas beaucoup. Il vous faut une API qui répond avec une structure stable et des valeurs réalistes.

Les meilleures alternatives à Mockaroo en 2026

1. Apidog : pour des données mock en direct et alignées sur le schéma API

Apidog est une plateforme API qui permet de concevoir, tester, documenter et simuler des API dans un seul espace de travail.

Son intérêt principal face à Mockaroo : Apidog ne se limite pas à produire un fichier. Il peut exposer un endpoint de simulation qui renvoie des données réalistes à partir du schéma de votre API.

Apidog mock API

Concrètement, vous pouvez :

  1. créer ou importer une API ;
  2. définir les champs de réponse ;
  3. activer la simulation ;
  4. appeler l’URL mock depuis votre front-end ou vos tests.

Par exemple, si votre réponse contient ce type de structure :

{
  "id": 1,
  "email": "user@example.com",
  "created_at": "2026-06-01T10:00:00Z",
  "city": "Paris"
}
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Apidog peut générer automatiquement des valeurs cohérentes selon les noms et types de champs :

  • email → adresse e-mail réaliste ;
  • created_at → date ;
  • city → ville ;
  • id → identifiant.

Vous pouvez aussi utiliser des règles compatibles Faker.js pour contrôler plus finement les valeurs :

{
  "firstName": "@firstName",
  "city": "@city",
  "email": "@email"
}
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Ce fonctionnement est détaillé dans ce guide sur l’utilisation de Faker.js dans Apidog.

Le cas d’usage le plus utile est le développement front-end. Au lieu d’attendre un backend disponible, l’équipe peut appeler une URL de simulation qui respecte le contrat API prévu.

const res = await fetch("https://mock.apidog.com/project/users");
const users = await res.json();
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Si vous travaillez déjà avec OpenAPI, Apidog peut aussi générer des données mock à partir de votre spécification. Voir ce guide pour générer des données de simulation à partir de schémas OpenAPI.

Mockaroo reste plus direct si votre seul objectif est de générer un gros fichier SQL ou CSV. Apidog est plus pertinent lorsque vos données doivent être servies par une API mock en direct.

Vous pouvez télécharger Apidog et mettre en place un endpoint de simulation rapidement.

2. Faker.js : pour générer des données directement dans le code

Faker.js est une bibliothèque JavaScript open-source pour générer des données factices dans vos scripts, tests et fixtures.

Faker.js

Installez le package maintenu par la communauté :

npm install @faker-js/faker
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Exemple simple :

import { faker } from "@faker-js/faker";

const user = {
  id: faker.string.uuid(),
  name: faker.person.fullName(),
  email: faker.internet.email(),
  city: faker.location.city(),
  createdAt: faker.date.recent().toISOString()
};

console.log(user);
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Pour générer plusieurs utilisateurs :

import { faker } from "@faker-js/faker";

const users = Array.from({ length: 10 }, () => ({
  id: faker.string.uuid(),
  name: faker.person.fullName(),
  email: faker.internet.email(),
  jobTitle: faker.person.jobTitle()
}));

console.log(users);
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Faker.js est adapté si vous voulez :

  • générer des données dans une suite de tests ;
  • créer des fixtures Storybook ;
  • alimenter un fichier db.json ;
  • préparer un script de seed ;
  • éviter un service externe.

Ses limites :

  • pas d’interface utilisateur ;
  • pas d’export en un clic ;
  • pas d’endpoint hébergé par défaut ;
  • vous devez écrire et maintenir le code de génération.

À noter : l’ancien package faker.js n’est plus celui à utiliser. Installez @faker-js/faker.

3. JSON Generator : pour produire rapidement du JSON depuis le navigateur

JSON Generator est un outil web gratuit qui génère du JSON à partir d’un modèle.

JSON Generator

Vous écrivez un template avec sa syntaxe de fonctions :

[
  "{{repeat(5)}}",
  {
    "id": "{{index()}}",
    "name": "{{firstName()}} {{surname()}}",
    "email": "{{email()}}",
    "age": "{{integer(18, 65)}}"
  }
]
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L’outil génère ensuite une sortie JSON exploitable :

[
  {
    "id": 0,
    "name": "Alice Martin",
    "email": "alice@example.com",
    "age": 34
  }
]
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JSON Generator est pratique pour :

  • produire rapidement une payload JSON ;
  • tester une forme de réponse ;
  • coller des données dans un mock local ;
  • créer un exemple pour une documentation.

Ses limites :

  • uniquement orienté JSON ;
  • bibliothèque de champs plus limitée que Mockaroo ;
  • pas d’endpoint live ;
  • workflow basé sur copier-coller/export.

4. Mockoon : pour lancer un serveur de simulation local

Mockoon est une application de bureau permettant d’exécuter un serveur API mock localement. Il peut utiliser des templates basés sur Faker.js pour renvoyer des réponses dynamiques.

Mockoon

Un cas d’usage typique :

  1. créer un environnement Mockoon ;
  2. ajouter une route GET /users ;
  3. définir une réponse JSON ;
  4. utiliser des helpers Faker.js dans la réponse ;
  5. lancer le serveur local ;
  6. appeler http://localhost:3000/users.

Exemple de réponse mock :

[
  {
    "id": "{{faker 'string.uuid'}}",
    "name": "{{faker 'person.fullName'}}",
    "email": "{{faker 'internet.email'}}"
  }
]
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Mockoon est utile si vous voulez :

  • travailler hors ligne ;
  • éviter un compte cloud ;
  • simuler une API localement ;
  • fournir rapidement des réponses variables à un front-end.

Ses contraintes :

  • le mock est local par défaut ;
  • partager l’environnement avec une équipe distante demande plus de configuration ;
  • l’outil est centré sur la simulation, pas sur tout le cycle de vie API.

Si vous comparez plusieurs options, consultez aussi ce récapitulatif des alternatives à Mockoon.

5. json-server : pour créer une fausse API REST depuis un fichier JSON

json-server transforme un fichier JSON en API REST locale.

Installez-le :

npm install -g json-server
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Créez un fichier db.json :

{
  "users": [
    {
      "id": 1,
      "name": "Alice Martin",
      "email": "alice@example.com"
    },
    {
      "id": 2,
      "name": "Karim Dupont",
      "email": "karim@example.com"
    }
  ]
}
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Lancez le serveur :

json-server --watch db.json --port 3000
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Vous obtenez automatiquement des routes REST :

GET    http://localhost:3000/users
GET    http://localhost:3000/users/1
POST   http://localhost:3000/users
PUT    http://localhost:3000/users/1
DELETE http://localhost:3000/users/1
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json-server est très pratique pour prototyper rapidement une interface front-end.

En revanche, il ne génère pas lui-même des données réalistes. Pour cela, combinez-le avec Faker.js :

import { faker } from "@faker-js/faker";
import fs from "node:fs";

const db = {
  users: Array.from({ length: 20 }, (_, index) => ({
    id: index + 1,
    name: faker.person.fullName(),
    email: faker.internet.email(),
    city: faker.location.city()
  }))
};

fs.writeFileSync("db.json", JSON.stringify(db, null, 2));
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Puis lancez :

json-server --watch db.json --port 3000
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Pour une configuration complète, suivez ce tutoriel sur la construction d’une fausse API REST avec json-server.

Comparaison : Mockaroo vs alternatives

Outil Type Endpoint live Connexion requise Données réalistes Idéal pour
Mockaroo Générateur web Simulation statique uniquement Oui Oui, avec une vaste bibliothèque de champs Exportation ponctuelle en masse
Apidog Plateforme API Oui, avec simulation intelligente Compte, niveau gratuit Oui, via schéma API et règles Faker.js Mocks API en direct et sensibles au schéma
Faker.js Bibliothèque de code Non Non Oui Tests, scripts de seed, fixtures
JSON Generator Outil web Non Non pour l’usage basique Oui, avec un ensemble plus réduit Génération rapide de JSON
Mockoon Application de bureau Oui, localement Non Oui, via Faker.js Serveur mock local
json-server Outil CLI Oui, localement Non Uniquement les données fournies Fausse API REST depuis un fichier JSON

Recommandations rapides

Utilisez Mockaroo si vous devez exporter un fichier volumineux ponctuel.

Utilisez Faker.js si vous voulez générer des données directement dans vos tests ou scripts.

Utilisez JSON Generator si vous voulez produire rapidement une payload JSON depuis le navigateur.

Utilisez Mockoon si vous voulez un serveur mock local avec des réponses dynamiques.

Utilisez json-server si vous voulez transformer un fichier JSON en API REST locale.

Utilisez Apidog si vous voulez un endpoint mock en direct, aligné sur votre schéma API, exploitable par une équipe front-end ou QA.

Questions fréquentes

Mockaroo est-il gratuit ?

Mockaroo propose un niveau gratuit, mais il inclut des limites, notamment 1 000 lignes par jeu de données et 200 requêtes API par jour au moment de la rédaction. Il nécessite aussi un compte pour la plupart des fonctionnalités de schéma. Vérifiez toujours les informations actuelles sur le site de Mockaroo, car les limites et tarifs peuvent changer.

Quelle est la différence entre un générateur de données et un serveur de simulation ?

Un générateur de données produit un fichier ou un bloc de données à exporter : CSV, JSON, SQL ou Excel.

Un serveur de simulation expose un endpoint HTTP qui renvoie des données lorsqu’il est appelé.

Mockaroo est principalement un générateur. Apidog, Mockoon et json-server permettent d’obtenir un endpoint mock. Pour une vue plus complète, consultez ce guide de simulation d’une API pour les tests.

Puis-je générer des données mock depuis un schéma OpenAPI ?

Oui. Avec Apidog, vous pouvez importer ou définir une spécification OpenAPI, puis générer un endpoint de simulation qui renvoie des données conformes aux types de champs définis dans le contrat API. C’est utile pour garder les mocks alignés avec l’API prévue.

Quelle alternative à Mockaroo est la plus adaptée aux développeurs front-end ?

Pour le front-end, le besoin principal est souvent un endpoint disponible immédiatement. Apidog convient bien si vous voulez une simulation en direct alignée sur le schéma API. Pour une option locale, json-server combiné à Faker.js est une alternative légère.

Conclusion

Mockaroo reste un bon choix pour générer et exporter des fichiers de données volumineux. Si votre objectif est de produire un CSV, un JSON ou un SQL ponctuel, il fait le travail efficacement.

Mais si vos données de test doivent être consommées par une application via HTTP, il vaut mieux utiliser un outil orienté API. Apidog se distingue dans ce cas : vous pouvez définir un contrat API, générer des réponses mock réalistes avec Faker.js et exposer un endpoint que votre équipe peut appeler pendant le développement.

Pour une équipe front-end ou QA, ce workflow est souvent plus exploitable qu’un export statique.

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