Qu’est-ce que les données synthétiques ?

Aujourd’hui, les données sont produites à une échelle massive, ce qui offre d’excellentes opportunités pour les initiatives d’apprentissage automatique (ML). Cependant, une part importante de ces données reste inaccessible aux data scientists et aux professionnels du ML. Des réglementations strictes en matière de confidentialité, des coûts élevés et de longs délais de traitement entravent le traitement des données. 

Par conséquent, Gartner estime que 85 % des projets d’IA échouent. C’est là que les données synthétiques s’avèrent utiles.

Les données synthétiques sont des données artificielles générées par un système à l’aide d’algorithmes détaillés et de simulations. Il s’agit de données entièrement anonymisées qui constituent un excellent substitut aux données réelles, car elles permettent aux organisations de créer à la demande des données d’entraînement, dans le volume souhaité.  

Que sont les données synthétiques ?

Les algorithmes d’IA créent artificiellement des données synthétiques, mais celles-ci sont entraînées sur des jeux de données réels et possèdent les mêmes propriétés que les données d’origine. Comme les données synthétiques n’ont pas de corrélations individuelles avec les données réelles, les risques de réidentification sont moindres. 

Par conséquent, les data scientists peuvent reproduire et utiliser des données en toute confiance à des fins de test et de modélisation sans risquer d’exposer des informations permettant d’identifier une personne (PII) ni de tomber sous le coup des organismes de réglementation.

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Comment les données synthétiques sont-elles générées ?

Il existe plusieurs façons de générer des données synthétiques. Les options les plus simples comprennent les simulations de Monte-Carlo et le tirage de nombres à partir d’une distribution définie, mais un modèle génératif est généralement préférable lorsque les jeux de données sont complexes. 

Les modèles génératifs reposent sur des réseaux neuronaux qui apprennent automatiquement les schémas présents dans les données du monde réel et produisent des informations qui leur correspondent fidèlement. Les réseaux antagonistes génératifs (GAN) et les autoencodeurs variationnels (VAE) sont les deux architectures de modèles génératifs les plus courantes. 

Dans le modèle GAN, deux modèles de réseaux neuronaux (appelés générateur et discriminateur) s’affrontent dans un jeu à somme nulle, où le gain de l’un constitue la perte de l’autre. Les VAE, quant à eux, sont des modèles non supervisés qui reposent sur le principe encodeur-décodeur. 

Quels outils facilitent la génération de données synthétiques ?

Voici quelques exemples d’outils que vous pouvez utiliser pour créer des données synthétiques. 

• Datagen est une solution de jeux de données synthétiques qui fournit des jeux de données photoréalistes utilisés dans l’Internet des objets (IoT), robotique et la réalité augmentée (RA). 
• Fondé sur Matplotlib, NumPy et SciPy, , Scikit-learn est une bibliothèque open source Python qui fournit des outils pour générer des jeux de données synthétiques.
• Pydgben est une bibliothèque Python qui crée des entrées courantes telles que des noms, des professions, des numéros de carte bancaire, des adresses e-mail, etc.
• Parallel Domain est une plateforme de données synthétiques qui génère des données de capteurs de haute qualité afin d’améliorer les modèles de ML et les flux de travail de vision par ordinateur.

Avantages de l’utilisation des données synthétiques

Lorsqu’il s’agit de créer des modèles d’apprentissage automatique, les données synthétiques sont plus évolutives, plus faciles à utiliser et plus économiques que les autres types de données.

Évolutivité

Les modèles de ML consomment d’énormes quantités de données. Il est tout simplement impossible d’obtenir de tels volumes de données pertinentes à des fins d’entraînement et de test. Grâce aux outils de données synthétiques, les data scientists peuvent créer autant de copies de données qu’ils le souhaitent ou en ont besoin pour concevoir des modèles d’IA/ML de haute qualité.

Facilité d’utilisation

Lorsqu’on travaille avec des données du monde réel, il est essentiel de protéger les informations personnelles, de supprimer les inexactitudes et de gérer efficacement les données dans différents formats. Les données synthétiques sont beaucoup plus faciles à utiliser, car elles masquent les informations privées, éliminent les erreurs et standardisent les formats afin de simplifier l’étiquetage. 

Rentabilité

L’acquisition de données d’entraînement réelles peut coûter très cher aux entreprises. De plus, leur étiquetage manuel prend beaucoup de temps. Avec les outils de génération de données synthétiques, le processus est simplifié et s’avère plus rapide et plus économique.  

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Défis liés à l’utilisation des données synthétiques

Les données synthétiques offrent plusieurs avantages, mais elles présentent aussi certaines limites. Par exemple, l’un des inconvénients majeurs est que leur utilisation efficace nécessite des analystes hautement qualifiés, capables de travailler avec des outils sophistiqués de génération de données. Cela est souvent difficile, car il existe une pénurie de professionnels de l’IA qualifiés sur le marché du travail. 

En outre, la qualité des données synthétiques ne peut dépasser celle des données d’origine, et les données réelles sont souvent truffées de biais. Ainsi, lorsque les réseaux neuronaux sont entraînés sur des données historiques biaisées, ils reproduisent ces mêmes biais. Cela peut souvent entraîner des inexactitudes dans les résultats des modèles d’apprentissage automatique.

Cas d’utilisation des données synthétiques

Les véhicules autonomes et la santé comptent parmi les cas d’utilisation les plus marquants des données synthétiques.

Véhicules autonomes

Les véhicules autonomes constituent de loin le meilleur exemple de cas d’utilisation des données synthétiques. Les constructeurs automobiles doivent prendre en compte des millions de scénarios et recueillir les données correspondantes pour construire des véhicules sûrs. 

Il est impossible de faire cela dans la réalité, mais grâce aux données synthétiques, les organisations peuvent produire des millions, voire des milliards, de permutations de tout scénario de conduite imaginable afin de parvenir à une solution de conduite sûre.  

Santé

La santé est un secteur fortement réglementé, soumis à des lois strictes régissant l’utilisation des données des patients. Comme les données synthétiques sont totalement anonymes et ne présentent aucun risque de réidentification, les organismes de santé peuvent facilement les utiliser pour mener des recherches scientifiques, des essais cliniques et entraîner des modèles de ML dans le secteur de la santé. 

L’avenir des données synthétiques 

La génération de données synthétiques est une méthode révolutionnaire pour créer des données peu coûteuses et hautement évolutives. À mesure que la sensibilisation aux données synthétiques et à leurs divers avantages s’accroîtra, de plus en plus d’entreprises exploiteront leur potentiel pour en tirer parti. 

En outre, avec le durcissement des lois sur la confidentialité, les organisations n’auront d’autre choix que de se tourner vers les données synthétiques. Leur popularité continuera donc de croître jusqu’à ce qu’elles se généralisent complètement.

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