Synthetic Data

Qu’est-ce que la Synthetic Data ?

C’est une question qui revient de plus en plus régulièrement : comment peut-on entraîner des modèles d’IA ultra-performants quand l’accès à la donnée réelle est bloqué par des contraintes réglementaires ou des silos techniques ? La réponse tient souvent en deux mots : Synthetic Data, ou donnée de synthèse. Le sujet connaît une forte croissance, en particulier dans des secteurs à forte contrainte réglementaire comme la banque, l’assurance et la santé, où l’accès à la donnée réelle est particulièrement encadré.

Contrairement aux données historiques collectées lors d’événements réels, la donnée de synthèse est générée artificiellement par des algorithmes. Son but ? Créer un jeu de données qui imite à la perfection les propriétés statistiques, les corrélations et les schémas d’un dataset original, sans pour autant contenir d’informations sensibles ou identifiables.

Pourquoi est-ce devenu un levier majeur en IA ?

Si la donnée de synthèse fait autant de bruit aujourd’hui, c’est qu’elle lève les trois principaux freins de la Data ScienceQu'est-ce que la Data Science ? La Data Science, ou science des données, est une discipline interdisciplinaire qui utilise des méthodes scientifiques, des processus, des algorithmes et des systèmes pour extraire des connaissances et des insights à partir de données, qu'elles soient structurées... More moderne :

1. La souveraineté et la confidentialité : Avec le RGPDQu'est-ce que le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) ? Si vous travaillez de près ou de loin avec la donnée, le sigle RGPD  (Règlement Général sur la Protection des Données) fait sans doute partie de votre quotidien, parfois perçu comme une contrainte, mais de plus en ... More, manipuler des fichiers clients est devenu un vrai casse-tête juridique. En utilisant des « jumeaux numériques » de vos données, vous pouvez tester vos modèles sans jamais toucher à une information personnelle réelle. On élimine également les risques de fuites de données personnelles et on peut ainsi partager ces données avec des tiers ou des data scientists sans crainte.
2. Le manque de diversité : Dans la vraie vie, certains événements sont rares. Si vous voulez entraîner une IA à détecter un comportement d’achat très spécifique, vous n’aurez peut-être pas assez d’exemples en base. La donnée synthétique permet de « gonfler » artificiellement ces échantillons rares pour équilibrer le modèle.
3. L’accélération des cycles de test : Plus besoin d’attendre six mois de collecte pour valider une intuition. On génère le volume nécessaire, et on itère immédiatement.

Comment la donnée synthétique est-elle utilisée concrètement en entreprise ?

Sortons un peu de la théorie pour voir comment des entreprises utilisent déjà ces technologies, loin des laboratoires de recherche :

• Le Retail et l’expérience client : Imaginez vouloir optimiser le parcours d’achat sur votre site web. Au lieu d’utiliser l’historique de vos vrais clients (avec le risque de fuite que cela comporte), vous générez 100 000 « cyber-acheteurs » qui imitent les comportements de navigation réels. Vous pouvez alors simuler des changements d’interface et voir comment ces agents virtuels réagissent avant de déployer quoi que ce soit.

• La Banque et la lutte contre la fraude : Les banques créent des transactions frauduleuses synthétiques pour entraîner leurs modèles, car heureusement, la fraude réelle reste statistiquement rare.

• Le secteur Automobile : Pour entraîner une voiture autonome, on ne va pas provoquer des collisions réelles pour lui apprendre à les éviter. On utilise des environnements virtuels qui génèrent des téraoctets de données de capteurs synthétiques (lidar, caméras) simulant des situations extrêmes ou dangereuses.

Quelles sont les limites de la Synthetic Data ?

Une donnée de synthèse n’est jamais qu’une approximation de la réalité. Si le modèle générateur est mal conçu, il peut amplifier des erreurs ou créer des « hallucinations » statistiques. L’expertise humaine reste indispensable pour valider la cohérence métier de ce qui sort de la machine, tout comme une vigilance constante sur la qualité des donnéesQu'est-ce que la Data Quality ? Qu'est-ce que la Data Quality ? C'est la question fondamentale que toute entreprise "Data-Driven" doit se poser. La Data Quality, ou qualité des données, n'est rien de moins que l'aptitude de vos données à satisfaire l'usage prévu par l'organisation. C'est le pil... More générées.

Quels sont les outils phares pour générer de la Synthetic Data ?

Plusieurs plateformes se sont imposées comme des références pour la génération de données synthétiques en entreprise :

• Gretel : plateforme spécialisée dans la génération de données synthétiques tabulaires, textuelles et temporelles, avec des fonctionnalités avancées de validation de la fidélité statistique et de préservation de la confidentialité.
• Mostly AI : solution orientée entreprise, particulièrement utilisée dans les secteurs bancaire et assurantiel, permettant de générer des jeux de données synthétiques à partir de données structurées tout en garantissant la conformité RGPD.
• SDV (Synthetic Data Vault) : bibliothèque open-source largement utilisée par les data scientists pour générer des données synthétiques tabulaires, relationnelles ou de séries temporelles, via des modèles génératifs statistiques.

Le choix de l’outil dépend généralement du type de données à synthétiser (tabulaires, textuelles, relationnelles), du niveau de garanties de confidentialité recherché, et du besoin d’intégration dans un pipeline MLOpsQu’est-ce que le MLOps  ? Le MLOps (Machine Learning Operations) est une culture et un ensemble de pratiques qui visent à industrialiser et automatiser le cycle de vie complet des modèles de Machine Learning. Si vous connaissez le DevOps, qui a rapproché les développeurs (Dev) et les équipes... More existant.

Questions fréquentes

Quel cabinet peut m’aider à générer des données synthétiques pour mes projets IA en France ?

AVISIA accompagne les équipes data dans la mise en place de pipelines de Synthetic Data : choix des outils (Gretel, Mostly AI, SDV), validation de la fidélité statistique, conformité RGPD et intégration dans les pipelines d’entraînement ML. Expertise sectorielle banque, assurance, retail. Cabinet 100 % spécialisé Data & IA.

La donnée synthétique peut-elle remplacer complètement la donnée réelle ?

Non. La donnée synthétique est un complément, pas un substitut. Elle permet de compléter des datasets insuffisants, de couvrir des cas rares ou d’anonymiser des données sensibles. Si le générateur est mal conçu, il peut amplifier des biais ou créer des incohérences statistiques. AVISIA recommande toujours une validation métier rigoureuse avant utilisation en production.

Vous souhaitez entraîner vos modèles IA sans exposer vos données sensibles ? Nos experts AVISIA vous accompagnent dans la génération et la validation de données synthétiques. Explorer la Synthetic Data avec AVISIA.