Définition
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.
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 :
- La souveraineté et la confidentialité : Avec le RGPD, 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.
- 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.
- 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.
Concrètement, ça donne quoi sur le terrain ?
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.
Un mot de prudence tout de même…
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.
Cet article a été rédigé par les experts AVISIA, pour approfondir ce sujet ou explorer comment cela pourrait bénéficier à votre entreprise, contactez nous.
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