Synthetic Data
Les données synthétiques sont des données générées artificiellement à l’aide d’algorithmes, plutôt que collectées dans le monde réel. Elles sont conçues pour imiter la structure, les caractéristiques statistiques et parfois même la variabilité des données réelles, sans contenir d’informations sensibles.
Méthodes de génération
- Modèles génératifs (GANs, VAEs, Diffusion Models).
- Simulations physiques (par ex. données de conduite autonome créées dans des environnements 3D).
- Techniques de transformation (ajout de bruit, permutations, scénarios hypothétiques).
Applications
- Entraînement de modèles lorsque les données réelles sont rares (santé, finance).
- Tests logiciels dans des environnements sécurisés.
- Vision par ordinateur : reconnaissance faciale, détection d’objets.
- Confidentialité : création de datasets réalistes sans divulguer d’informations personnelles.
Avantages
- Contournement des limites liées à la confidentialité et au RGPD.
- Réduction du coût et du temps de collecte.
- Possibilité de créer des scénarios rares ou dangereux (ex. accidents de voiture pour les voitures autonomes).
Limites
- Risque de biais amplifiés si les algorithmes reproduisent des défauts existants.
- Peut manquer de réalisme si la génération est mal calibrée.
Les données synthétiques représentent une alternative innovante face aux contraintes de confidentialité et de rareté des données réelles. En santé, par exemple, elles permettent aux chercheurs de partager des ensembles comparables à des dossiers médicaux sans révéler d’informations personnelles sensibles.
Elles offrent également un espace d’expérimentation : un modèle peut être soumis à des situations extrêmes ou peu fréquentes — par exemple, des scénarios d’accidents pour des systèmes automobiles autonomes — sans attendre que ces événements surviennent réellement.
Néanmoins, leur utilisation demande prudence. Si la génération manque de rigueur, on risque de créer des jeux de données artificiels mais déconnectés du monde réel, conduisant à des modèles peu fiables. L’avenir du domaine passe donc par le développement de méthodes de validation robustes et d’outils d’audit capables d’évaluer la fidélité statistique des données synthétiques.
Références
- Goodfellow, I. et al. (2014). Generative Adversarial Networks.
- Synthetic data: a powerful tool for AI, Innovatiana
