Pour fonctionner efficacement, chaque modèle d’intelligence artificielle repose sur de grandes quantités de données. Plus l’ensemble de données est diversifié et complet, plus l’intelligence artificielle est capable d’apprendre, de s’adapter et d’être performante. L’entraînement de modèles d’IA utilisables nécessite donc de grandes quantités de données de haute qualité. Cela peut poser des problèmes. Les données ne sont pas toujours faciles à obtenir et les méthodes traditionnelles de collecte sont souvent longues et coûteuses et peuvent même causer des problèmes liés à la confidentialité et aux biais. Pour remédier à ces problèmes et à bien d’autres, les entreprises qui utilisent l’IA ont recours à une source simulée pour entraîner leurs systèmes intelligents : les données synthétiques.
Les données synthétiques sont des informations générées artificiellement et conçues pour imiter les données réelles. Elles offrent une solution aux nombreux problèmes associés à l’utilisation de données réelles. En s’appuyant sur des modèles avancés d’IA générative, les données synthétiques apportent une solution polyvalente et éthique qui contribue au développement de l’IA tout en évitant les risques généralement associés à la formation à l’IA.
Avant d’aller trop loin dans les détails, il convient de préciser brièvement en quoi les données synthétiques diffèrent des données réelles :
- Les données synthétiques sont générées artificiellement pour correspondre aux propriétés statistiques des données réelles. Elles ne contiennent pas de points de données réels en corrélation avec l’information réelle.
- Les données réelles sont recueillies à partir d’événements, de personnes et d’interactions réelles; leurs points de données contiennent des informations réelles qui peuvent être de nature sensible. .
Les données synthétiques correctement générées permettent aux entreprises de profiter des avantages d’un entraînement complet à partir des données sans risquer d’exposer des données réelles ou d’incorporer des informations biaisées ou non pertinentes dans leurs ensembles de données d’entraînement.
Il faut remonter aux années 1940 pour retracer les premières données simulées, notamment les simulations de Monte Carlo largement utilisées dans le cadre du projet Manhattan pour modéliser des scénarios probabilistes complexes. Ce travail de pionnier a ouvert la voie à l’utilisation de données artificielles pour reproduire les conditions du monde réel. Régulièrement utilisées dans les années 1990, les données simulées ont servi aux analyses statistiques et à l’infographie et ont été utilisées dans les secteurs de l’aérospatiale et de l’ingénierie automobile pour tester des systèmes dans diverses conditions hypothétiques.
À mesure que la demande d’ensembles de données de plus en plus importants et diversifiés augmentait au cours des années 2000 et au-delà, les limites des données du monde réel se sont révélées évidentes. Les chercheurs se sont tournés vers les modèles génératifs, comme les réseaux antagonistes génératifs (RAG) et les autoencodeurs variationnels (AEV), pour produire des données synthétiques haute fidélité par l’apprentissage à partir d’échantillons de données réelles. Les données synthétiques sont aujourd’hui un outil essentiel pour entraîner et tester les systèmes d’IA de manière contrôlée, évolutive et sans risque.
Le recours aux données synthétiques n’est pas une solution absolue. Les organisations peuvent choisir la quantité de données synthétiques qu’elles souhaitent ajouter à leur base d’apprentissage. Cela a mené à trois catégories ou types d’entrée de données synthétiques :
Comme son nom l’indique, ce type d’ensemble de données n’utilise pas de données réelles et dépend entièrement des algorithmes pour générer des données synthétiques dont les propriétés statistiques correspondent aux données réelles. Les données entièrement synthétiques offrent une meilleure protection de la confidentialité (car elles ne contiennent pas de véritables renseignements personnels), éliminent les risques associés aux biais (en permettant la création d’ensembles de données conçus pour être justes et représentatifs) et sont très flexibles. Elles peuvent cependant faire abstraction de certaines nuances des données réelles, ce qui risque de compromettre les performances du modèle dans les applications réelles.
Cette approche ne remplace que certaines caractéristiques sensibles par des valeurs synthétiques tout en conservant les autres parties des données réelles, ce qui permet d’équilibrer la confidentialité, la sécurité et la conservation des caractéristiques précieuses des données réelles. Mais elle comporte toujours un certain risque de fuite d’informations et ne permet pas d’éliminer totalement les biais cachés dans les données réelles.
L’approche hybride combine des données réelles et synthétiques en jumelant des enregistrements aléatoires de données réelles à des données synthétiques similaires. Cette solution permet de conjuguer les avantages, en garantissant un entraînement complet du modèle tout en renforçant la confidentialité des données. Elle nécessite également plus de temps de traitement et de mémoire, et la gestion de l’intégration des données réelles et synthétiques peut être complexe.
Les données synthétiques présentent certaines similitudes avec le concept de données augmentées, mais elles s’en distinguent par plusieurs aspects importants :
Les données augmentées constituent une amélioration des ensembles de données réelles existantes. Cette méthode permet d’étendre les ensembles de données sans générer de données entièrement nouvelles (par exemple, en modifiant des images pour les éclaircir ou les faire tourner) et peut servir à améliorer l’entraînement des modèles sans collecte de nouvelles données réelles. Toutefois, cette méthode ne répond pas efficacement aux problèmes de confidentialité ou de biais des données, et son fonctionnement repose toujours sur de grandes quantités de données réelles.
En revanche, les données anonymisées éliminent ou masquent les renseignements personnels des ensembles de données réelles afin de protéger la confidentialité. Si cette méthode permet de répondre aux exigences réglementaires et de réduire les risques d’atteinte à la confidentialité, elle peut néanmoins conserver des biais sous-jacents et ne pas supprimer complètement toutes les informations sensibles.
À l’inverse, les données synthétiques sont entièrement générées par des algorithmes qui imitent les propriétés statistiques des données réelles sans utiliser de véritables points de données. Cette approche offre une meilleure protection de la confidentialité et permet de créer des ensembles de données diversifiées, sans biais et répondant à des besoins précis. Les données synthétiques constituent donc la solution la plus polyvalente et la plus éthique actuellement disponible pour entraîner l’IA.
Travailler avec des données qui reproduisent les propriétés des données réelles sans se connecter à des sources particulières présente de nombreux avantages. Les avantages les plus remarquables pour les entreprises sont les suivants :
Les données synthétiques sont conçues pour être cohérentes et exemptes d’erreurs. Elles garantissent des entrées de haute qualité et des modèles d’IA plus précis en éliminant les inexactitudes et les incohérences trouvées dans les données réelles.
Les données synthétiques éliminent les risques associés à la compromission des informations personnelles. Elles sont conformes aux réglementations sur la protection de la confidentialité et réduisent les risques de violation des données.
Les données synthétiques peuvent être générées très rapidement en quantités massives. Cette évolutivité permet aux organisations de perfectionner et d’améliorer continuellement leurs modèles sans les contraintes des données limitées.
La production de données synthétiques est souvent moins coûteuse que la collecte et l’étiquetage de données réelles. Elle représente donc une option intéressante pour les organisations qui cherchent à optimiser leur IA dans les limites d’un budget restreint.
Les données synthétiques sont créées pour corriger et atténuer les biais inhérents aux données réelles. Elles permettent d’élaborer des systèmes d’IA plus justes qui fonctionnent de manière plus équitable dans différents groupes démographiques et scénarios.
Les données synthétiques peuvent être adaptées à des besoins particuliers, ce qui garantit leur pertinence et leur exactitude pour l’application à laquelle elles sont destinées. La personnalisation permet de créer des données qui correspondent précisément aux exigences de certains modèles d’IA.
Les utilisateurs peuvent déterminer les paramètres de génération des données pour s’assurer que l’ensemble de données répond à des exigences particulières. Les entreprises peuvent ainsi créer des données qui répondent précisément aux besoins de leur modèle d’IA, ce qui mène à des solutions plus efficaces et mieux ciblées.
Les données synthétiques contiennent un étiquetage inhérent, ce qui réduit la nécessité d’une annotation manuelle. L’automatisation de l’étiquetage accélère le processus de préparation des données et réduit les coûts de main-d’œuvre.
La production de données synthétiques peut être beaucoup plus rapide que les méthodes traditionnelles de collecte de données. En accélérant le développement et le déploiement de modèles d’IA, les entreprises peuvent exploiter leurs solutions d’IA entièrement entraînées plus rapidement qu’elles ne le pourraient autrement.
En plus des avantages énumérés ci-dessus, les données synthétiques offrent des avantages propres aux modèles d’apprentissage machine (ML). Bien plus encore que les autres approches de l’IA, l’apprentissage machine dépend fortement de quantités massives de données d’entraînement qui peuvent être fournies plus rapidement et à moindre coût lorsqu’elles sont générées de manière synthétique.
La création de référentiels de données destinés au préentraînement de modèles de ML grâce à l’apprentissage par transfert est un autre domaine où les données synthétiques revêtent une importance particulière pour l’apprentissage machine. En réutilisant des données d’entraînement pour des tâches connexes, les nouveaux modèles d’apprentissage machine prennent une longueur d’avance au lieu de partir de zéro. Leur préentraînement basé sur l’apprentissage par transfert est ensuite optimisé par l’intégration de données synthétiques supplémentaires pour affiner leurs processus.
Les données synthétiques offrent de nombreux avantages, mais elles posent également un certain nombre de difficultés. Pour obtenir les meilleurs résultats à partir de données synthétiques, il faut tenir compte des obstacles suivants et apprendre à les surmonter :
Il peut être difficile de s’assurer que les données synthétiques reflètent fidèlement les conditions réelles. Le manque de fiabilité des données générées peut compromettre la performance du modèle et entraîner des prédictions inexactes. Pour pallier cette difficulté, les organisations doivent recourir à des modèles génératifs avancés et valider régulièrement les données synthétiques à l’aide d’ensembles de données réelles.
Les données synthétiques sont une représentation des données telles que l’organisation ou le modèle génératif les conçoit; elles sont susceptibles de ne pas capturer efficacement les événements rares ou les valeurs aberrantes. Ces dernières peuvent néanmoins être cruciales pour l’entraînement de modèles efficaces, notamment dans les domaines comme la détection de la fraude. L’adoption de techniques pour modéliser et intégrer précisément les valeurs aberrantes permet de garantir leur présence dans les ensembles de données synthétiques.
Produire des données synthétiques de qualité requiert une expertise, du temps et des efforts considérables. La conception d’algorithmes capables de générer des données réalistes repose sur une compréhension approfondie et de minutieux réglages qui peuvent mobiliser des ressources importantes. Certaines organisations ne disposent peut-être pas des ressources nécessaires pour satisfaire à ces exigences. Pour y remédier, elles doivent investir dans la formation des scientifiques des données et utiliser des outils automatisés pour simplifier le processus de génération des données.
L’utilisation de données synthétiques peut susciter des réticences chez les parties prenantes habituées aux données réelles. Convaincre les utilisateurs de la validité et de l’utilité des données synthétiques nécessite des efforts pédagogiques et une démonstration claire de leurs avantages.
Il est essentiel de maintenir la qualité et la cohérence des données synthétiques. La mise en œuvre de rigoureux processus d’assurance qualité, notamment des audits réguliers et des boucles de rétroaction, peut aider les entreprises à s’assurer que leurs données répondent aux normes requises.
Les données synthétiques peuvent se présenter sous divers formats, chacun répondant à des applications et des besoins précis dans le développement de l’apprentissage machine et de l’intelligence artificielle. Voici quelques exemples :
Il s’agit notamment de textes générés synthétiquement et utilisés pour entraîner des robots conversationnels alimentés par l’IA, des modèles de langage et des algorithmes de traduction. En créant des conversations et des documents artificiels, les développeurs peuvent améliorer les capacités de traitement du langage naturel (TLN).
Présentées sous la forme de tableaux de données synthétiques, elles sont utilisées pour l’analyse de données, la modélisation financière et l’entraînement des modèles d’apprentissage machine. Elles reproduisent la structure et les propriétés statistiques des ensembles de données tabulaires réelles, ce qui les rend précieuses pour la modélisation prédictive et l’évaluation des risques.
Les données multimédias comprennent les images synthétiques, les fichiers audio et vidéo créés par infographie, ainsi que les algorithmes de traitement d’images. Elles sont largement utilisées pour la vision par ordinateur, la reconnaissance d’images et l’entraînement des systèmes autonomes.
Les données non structurées englobent une variété de types de données, comme le texte, les images, ainsi que la vidéo et l’audio qui n’obéissent pas à un format prédéfini. Elles sont particulièrement utiles pour entraîner des modèles d’intelligence artificielle dans des domaines comme la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale et la compréhension du langage naturel, où l’on attend du système qu’il soit capable de trouver des motifs dans des ensembles de données apparemment aléatoires.
Les données synthétiques sont déjà utilisées dans plusieurs secteurs d’activité dans le monde, offrant des solutions à différents problèmes d’entraînement de l’IA. Voici quelques cas particulièrement importants d’utilisation des données synthétiques :
Elles permettent de créer de vastes ensembles de données pour entraîner les modèles d’IA au diagnostic médical, à la recherche et à la planification des traitements, tout en préservant l’indispensable confidentialité des patients.
Les ensembles de données artificielles protègent la confidentialité des personnes tout en offrant un aperçu basé sur les données. Ils facilitent le respect des lois, des réglementations et des politiques en matière de confidentialité des données.
Les banques et autres organisations financières utilisent les données synthétiques pour la détection des fraudes, la gestion des risques et le développement de modèles de risque de crédit.
Les données synthétiques sont utilisées pour simuler et entraîner les véhicules autonomes en améliorant leur sécurité et leur efficacité, tout en fournissant divers scénarios de conduite sans les risques des essais réels.
Les modèles entraînés à partir de données synthétiques peuvent simuler des catastrophes naturelles et évaluer les risques bien avant qu’ils se produisent, contribuant à la préparation aux catastrophes et à l’élaboration de stratégies d’atténuation.
Des scénarios réalistes de mise à l’essai peuvent être créés à partir de données synthétiques pour permettre aux développeurs de logiciels de tester et d’améliorer les applications sans avoir recours à des données de production réelles.
Les détaillants de toutes sortes utilisent les données synthétiques pour optimiser la gestion des inventaires, analyser le comportement des clients et personnaliser les stratégies de marketing afin d’améliorer le ciblage. Les données synthétiques contribuent également à améliorer les systèmes de recommandation et à prédire les tendances de vente.
Les données synthétiques facilitent l’agriculture de précision en simulant des motifs de croissance des cultures, les impacts climatiques et les infestations parasitaires afin d’améliorer les rendements et la gestion des ressources. Le recours aux données synthétiques dans le domaine de la vision par ordinateur améliore la capacité de l’IA à identifier les différents types de plantes et de semences à utiliser dans les modèles de croissance et la détection des maladies dans les cultures.
Les données synthétiques sont utilisées pour simuler les processus de production, optimiser les opérations et prévoir les besoins de maintenance de l’équipement, afin d’améliorer l’efficacité et de réduire les temps d’arrêt dans les entreprises de fabrication.
Le processus de génération de données synthétiques varie en fonction des outils, des algorithmes et des cas d’utilisation. Voici trois techniques couramment utilisées pour créer des données synthétiques :
Cette méthode repose sur la sélection aléatoire de nombres dans une distribution prédéfinie, comme les distributions gaussienne ou uniforme. Bien qu’elle ne permette généralement pas de capturer la complexité des données réelles, elle offre une façon simple de créer des données aux propriétés statistiques similaires, utiles pour la mise à l’essai et la simulation simple de modèles initiaux.
Cette technique simule les interactions entre les agents autonomes au sein d’un système, comme les personnes, les téléphones mobiles ou les programmes informatiques. Chaque agent suit des règles prédéfinies et peut interagir avec d’autres agents, ce qui permet aux chercheurs d’étudier des systèmes et des comportements complexes.
Des algorithmes avancés, comme les modèles de diffusion, génèrent des données synthétiques en apprenant les propriétés statistiques des ensembles de données réelles. Ces modèles s’entraînent sur des données réelles pour comprendre les motifs et les relations, ce qui leur permet de créer de nouvelles données similaires. Les modèles de diffusion sont particulièrement efficaces pour produire des ensembles synthétiques réalistes et de haute qualité, essentiels pour l’entraînement et la mise à l’essai des modèles d’IA.
Les données « réelles » ne sont pas toujours la meilleure option quand il est question de données d’entraînement pour l’IA. Les données synthétiques offrent une meilleure évolutivité, une qualité améliorée, une réduction des biais et un coût plus avantageux, tout en reproduisant les propriétés des points de données réelles sans en divulguer les éléments sensibles. Elles représentent donc un atout essentiel pour les entreprises qui cherchent à exploiter les capacités avancées de l’intelligence artificielle.
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