Qu'est-ce que les données synthétiques ?

Les données synthétiques peuvent être définies comme des informations annotées artificiellement. Elles sont générées par des algorithmes ou des simulations informatiques et sont largement utilisées dans les secteurs de la santé, de l'industrie et de la finance. Retour sur une tendance clé dans le monde des données.

Les principales différences entre les données réelles et les données synthétiques

Les données synthétiques, également appelées données artificielles, sont générées par ordinateur plutôt que collectées à partir de sources réelles. Bien qu'elles soient destinées à représenter des modèles et des caractéristiques similaires à ceux des données réelles, elles ne sont pas dérivées directement d'observations ou d'événements réels. Il existe donc trois différences principales entre les données conventionnelles et les données artificielles.

Représentativité

La première distinction entre les données réelles et les données synthétiques concerne la notion de représentativité. Les données réelles proviennent de sources, de mesures ou d'observations effectuées dans le monde réel. Elles reflètent les caractéristiques et les variations d'une réalité tangible et observée. Elles sont donc aussi représentatives que possible. Les données synthétiques, en revanche, sont générées de manière programmée. Bien qu'elles soient conçues pour reproduire des modèles et des caractéristiques similaires aux données réelles, elles ne capturent pas toujours toute la complexité et la variabilité des données réelles.

Confidentialité

Les données réelles sont susceptibles de contenir des informations sensibles sur des individus. Elles sont régies par des principes de confidentialité stricts, en raison d'informations personnelles identifiables (IPI) ou de risques de non-conformité. Les données synthétiques, quant à elles, sont générées de manière à ne pas contenir d'informations réelles ou identifiables. En tant que telles, elles permettent de contourner les problèmes de confidentialité des données et offrent une alternative plus sûre pour le partage, l'analyse et le développement d'applications.

Disponibilité

Les données synthétiques peuvent être générées en quantités illimitées et adaptées aux besoins spécifiques d'une application. Vous vous affranchissez ainsi des limites des données réelles en termes de quantité et de disponibilité, ce qui vous offre une plus grande flexibilité lors des tests, des expériences ou du développement d'applications à forte intensité de données.

Comment les données synthétiques sont-elles générées ?

Les données synthétiques peuvent être créées à l'aide de modèles statistiques qui reproduisent les distributions, les corrélations et les caractéristiques des données réelles. Elles peuvent également être générées par simulation. Il s'agit de créer des scénarios et des processus simulés qui imitent le comportement de la vie réelle. L'apprentissage automatique peut être utilisé pour générer des données synthétiques en apprenant à partir de données réelles existantes.

Enfin, des données réelles peuvent parfois être utilisées comme base pour générer des données synthétiques. Dans ce cas, un certain nombre d'éléments sont modifiés pour préserver la confidentialité ou la sensibilité des informations. Dans tous les cas, la génération de données synthétiques est toujours basée sur une compréhension approfondie des caractéristiques et des structures de vos données réelles, afin de maximiser leur réalisme et leur représentativité.

Quels sont les principaux avantages des données synthétiques ?

Plus souple, plus disponible, souvent plus riche, les raisons de s'intéresser à la génération de données synthétiques sont nombreuses, car elles présentent quatre avantages majeurs :

Limiter les problèmes de confidentialité des données

La génération de données fictives ne contenant aucune information personnelle identifiable signifie que les données peuvent être partagées, analysées et traitées sans jamais risquer de porter atteinte à la vie privée des individus ou aux réglementations en matière de protection des données.

Améliorer la précision des données

Dans de nombreux cas, les données réelles peuvent présenter des lacunes en matière d'information. Les données synthétiques permettent de combler ces lacunes en générant des données supplémentaires dans les domaines où les données réelles sont incomplètes. Cela permet d'obtenir une représentation plus complète et plus précise de l'ensemble du jeu de données. Elles peuvent également être utilisées pour corriger les déséquilibres dans les classes de données ou pour détecter et compenser les valeurs aberrantes.

Garantir la disponibilité des données

Les données réelles sont souvent rares et difficiles d'accès. Avec les données synthétiques, il n'y a pas de contraintes quantitatives ni de dépendance à l'égard des ressources limitées du monde réel. Elles peuvent être produites à volonté, ce qui permet une plus grande souplesse dans la réalisation des projets et l'exploration des scénarios.

Maîtriser les coûts liés à la collecte et au stockage des données

La collecte de données réelles peut être coûteuse en termes de ressources financières, humaines et matérielles. En utilisant des données synthétiques, il est possible de générer des données à moindre coût. De plus, les données synthétiques peuvent être générées à la demande, ce qui permet de réduire les besoins en capacité de stockage et d'optimiser les coûts.

Quelques exemples d'utilisation des données synthétiques

Les données synthétiques répondent déjà à un certain nombre d'utilisations. Lorsqu'il s'agit de données de localisation synthétiques, par exemple, les itinéraires et les mouvements de personnes ou de véhicules peuvent être facilement simulés, ce qui permet de gagner un temps considérable en matière d'urbanisme ou de logistique.

Les données d'images et de vidéos synthétiques sont utilisées pour simuler des scènes, des objets et des mouvements, et sont courantes dans le monde de la réalité virtuelle, de l'analyse vidéo et de l'apprentissage modèles de reconnaissance d'objets. Les données textuelles synthétiques sont utilisées pour simuler des documents, des conversations et même analyse des sentiments.

Enfin, des données financières synthétiques peuvent être créées pour simuler des transactions, des portefeuilles d'investissement, des variations de prix, des volumes de transactions, etc. Elles sont donc très courantes dans l'analyse des marchés financiers ou le développement d'algorithmes de négociation.

À propos d'Actian Corporation

Actian donne aux entreprises les moyens de gérer et de gouverner en toute confiance les données à l'échelle. Les solutions d'intelligence des données d'Actian aident à rationaliser les environnements de données complexes et à accélérer la fourniture de données prêtes pour l'IA. Conçues pour être flexibles, les solutions d'Actian s'intègrent de manière transparente et fonctionnent de manière fiable dans les environnements sur site, cloud et hybrides. Pour en savoir plus sur Actian, la division données de HCLSoftware, rendez-vous sur actian.com.