Chaque modèle d’intelligence artificielle s’appuie sur de grandes quantités de données pour fonctionner efficacement. Plus l’ensemble de données est diversifié et complet, plus l’IA peut apprendre, s’adapter et donner de meilleurs résultats. Par conséquent, l’entraînement de modèles d’IA pour qu’ils soient exploitables exige des quantités substantielles de données de haute qualité. Et cela soulève certains problèmes. Les données peuvent être difficiles à obtenir, et les méthodes traditionnelles de collecte sont souvent longues, coûteuses et peuvent même induire des biais et des problèmes de confidentialité. Pour faire face à ces problèmes, et à d’autres, les entreprises qui travaillent avec l’IA se tournent vers une source simulée, à partir de laquelle elles peuvent former leurs systèmes intelligents : les données synthétiques.
Les données synthétiques sont des informations générées artificiellement, conçues pour imiter les données réelles. Elles sont la solution à de nombreux défis liés à l’utilisation des données réelles. Tirant parti de modèles d’IA générative (GenAI) avancée, les données synthétiques constituent une alternative polyvalente et éthique qui peut améliorer le développement de l’IA sans les risques généralement associés à l’entraînement des IA.
Avant de poursuivre trop en détail, précisons brièvement en quoi les données synthétiques sont différentes des données réelles :
- Les données synthétiques sont générées artificiellement pour correspondre aux propriétés statistiques des données réelles. Elles n’incluent pas les points de données réels qui sont corrélés aux informations réelles.
- Les données réelles sont collectées à partir d’événements, d’individus et d’interactions en situation réelle. Leurs points de données contiennent donc des informations réelles qui peuvent s’avérer sensibles.
En utilisant des données synthétiques correctement générées, les entreprises peuvent bénéficier des avantages d’un entraînement complet avec des données, sans risquer d’exposer les données réelles ou d’incorporer des informations biaisées ou non pertinentes dans leurs ensembles de données d’entraînement.
Les données simulées remontent aux années 1940. Les simulations de Monte-Carlo sont alors largement utilisées dans le projet Manhattan afin de modéliser des scénarios complexes et probabilistes. Ce travail novateur a préparé le terrain à l’utilisation de données artificielles pour reproduire des conditions réelles. Dans les années 1990, les données simulées étaient régulièrement employées dans les analyses statistiques et les graphiques informatiques, avec notamment des applications dans l’aérospatiale et l’ingénierie automobile pour tester des systèmes dans des conditions hypothétiques variées.
À partir des années 2000, à mesure que la demande d’ensembles de données plus volumineux et diversifiés a augmenté, les données réelles ont clairement montré leurs limites. Les chercheurs se sont tournés vers des modèles génératifs, tels que les réseaux antagonistes génératifs (GAN) et les auto-encodeurs variationnels (VAE), pour produire des données synthétiques haute-fidélité, basés sur des échantillons de données réelles. Aujourd’hui, les données synthétiques constituent un outil essentiel pour entraîner et tester des systèmes d’IA de manière contrôlée, évolutive et sans risque.
Les données synthétiques ne sont pas une solution « tout ou rien ». Les entreprises peuvent choisir la quantité de données synthétiques qu’elles souhaitent inclure dans leurs ensembles d’entraînement. Cela a donné lieu à l’apparition de trois catégories, ou types, d’entrées de données synthétiques :
Comme son nom l’indique, ce type d’ensemble n’utilise pas de données réelles. Il s’appuie entièrement sur des algorithmes pour générer des données synthétiques avec des propriétés statistiques réelles. Les données entièrement synthétiques offrent le meilleur niveau de protection de la vie privée (car elles ne contiennent pas d’informations personnelles réelles), éliminent les risques associés aux biais (en permettant de créer des ensembles justes et représentatifs) et sont extrêmement flexibles. Malheureusement, elles manquent parfois de certaines nuances des données réelles, ce qui peut influer sur les performances du modèle dans les applications réelles.
Cette approche ne remplace que certains éléments sensibles par des valeurs synthétiques tout en conservant des parties des données réelles, en équilibrant la confidentialité et la sécurité avec la conservation de données réelles précieuses. Cette approche comporte encore certains risques de fuite d’informations et n’élimine pas toujours complètement les biais cachés dans les données réelles.
L’approche hybride combine des données réelles et synthétiques, en associant des enregistrements aléatoires de données réelles à des enregistrements synthétiques similaires. Cela offre de nombreux avantages, garantissant un entraînement complet des modèles tout en améliorant la confidentialité. Elle nécessite également plus de temps de traitement et de mémoire, et la gestion de l’intégration de données réelles et synthétiques peut s’avérer une tâche complexe.
Les données synthétiques partagent certaines similitudes avec le concept de données augmentées, mais il existe plusieurs distinctions importantes :
Les données augmentées impliquent d’améliorer des ensembles existants de données réelles. Cette méthode étend les ensembles de données sans générer de données entièrement nouvelles (par exemple, en faisant pivoter ou en éclaircissant les données d’image), ce qui permet d’améliorer l’entraînement de l’IA sans collecter de données réelles supplémentaires. Cependant, elle ne répond pas efficacement aux préoccupations en matière de confidentialité ou de biais des données, et son fonctionnement repose toujours sur des quantités substantielles de données réelles.
Les données anonymisées, en revanche, suppriment ou masquent les informations personnelles des ensembles de données réels pour protéger la vie privée. Bien que cela contribue à répondre aux exigences réglementaires et à réduire les risques en matière de confidentialité, des biais sous-jacents peuvent persister, et les informations sensibles ne sont pas toujours supprimées complètement.
Contrairement à ces approches, les données synthétiques sont entièrement générées par des algorithmes pour imiter les propriétés statistiques des données réelles, sans utiliser de points de données réels. Cette approche permet de mieux préserver la confidentialité et de créer des ensembles de données variés et sans biais, adaptés à des besoins spécifiques. Cela fait actuellement des données synthétiques la solution la plus polyvalente et la plus éthique pour l’entraînement de l’IA.
Travailler avec des données qui correspondent aux propriétés des données réelles sans se connecter à des sources réelles spécifiques offre de nombreux avantages. Les plus remarquables sont les suivants :
Les données synthétiques sont conçues pour être cohérentes et exemptes d’erreurs. En éliminant les inexactitudes et les incohérences des données réelles, les données synthétiques garantissent des entrées de haute qualité, ce qui permet d’obtenir des modèles d’IA plus précis.
Les données synthétiques éliminent les risques liés aux informations personnelles compromises. Elles sont conformes aux réglementations en matière de confidentialité et réduisent le risque de violation de données.
Les données synthétiques peuvent être générées très rapidement en grandes quantités. Cette capacité d’adaptation permet aux entreprises d’affiner et d’améliorer en permanence leurs modèles, sans les contraintes liées aux données limitées.
La génération de données synthétiques est souvent moins coûteuse que la collecte et l’étiquetage de données réelles. Cela en fait une option intéressante pour les entreprises qui cherchent à optimiser leur IA dans des limites de budgets stricts.
Les données synthétiques peuvent être créées pour gérer et atténuer les biais inhérents aux données réelles. Cela permet de développer des systèmes d’IA plus justes, qui fonctionnent plus équitablement sur différents groupes démographiques et scénarios.
Les données synthétiques peuvent être adaptées à des besoins spécifiques, en s’assurant qu’elles sont précises et pertinentes pour l’application prévue. La personnalisation permet de créer des données qui correspondent exactement aux exigences de modèles d’IA particuliers.
Les utilisateurs peuvent dicter les paramètres de génération de données, en veillant à ce que l’ensemble de données réponde à des exigences spécifiques. Cela permet aux entreprises de créer des données qui répondent précisément aux besoins de leur modèle d’IA, et ainsi d’obtenir des solutions plus efficaces et ciblées.
Les données synthétiques sont étiquetées, ce qui réduit le besoin d’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 est beaucoup plus rapide que la collecte de données traditionnelle. En accélérant le développement et le déploiement de modèles d’IA, les entreprises peuvent exploiter leurs solutions d’IA entièrement entraînée plus rapidement que jamais.
Outre les atouts énumérés ci-dessus, les données synthétiques offrent des avantages spécifiques pour les modèles d’apprentissage machine (ML). Bien plus que de nombreuses 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.
Un autre domaine dans lequel les données synthétiques ont une importance particulière pour l’apprentissage machine est le développement de référentiels de données pour les modèles d’apprentissage machine de pré-entraînement via l’apprentissage par transfert. Cela implique la réaffectation des données d’entraînement à d’autres tâches connexes. Les nouveaux modèles de ML peuvent ainsi avancer plus rapidement au lieu de repartir de zéro, grâce à un entraînement préalable à l’aide de l’apprentissage par transfert, puis à l’intégration de données synthétiques supplémentaires pour affiner leurs processus.
Bien que les données synthétiques offrent de nombreux avantages, elles présentent également certains défis. Pour obtenir les meilleurs résultats avec les données synthétiques, vous devez connaître ces obstacles et savoir comment les surmonter :
Il peut être difficile de s’assurer que les données synthétiques reflètent précisément les conditions réelles. Si les données générées ne sont pas fiables, cela peut entraîner de mauvaises performances du modèle et des prévisions inexactes. Les entreprises doivent utiliser des modèles génératifs avancés et valider en permanence les données synthétiques au regard des ensembles de données réels afin d’améliorer leur fiabilité.
Les données synthétiques sont une représentation de ce à quoi l’entreprise ou le modèle génératif pense que les données doivent ressembler. Elles peuvent échouer à capturer les événements rares ou les valeurs aberrantes. Mais ces valeurs aberrantes peuvent être essentielles pour entraîner efficacement les modèles, en particulier dans des domaines tels que la détection des fraudes. La mise en œuvre de techniques visant à modéliser et à inclure les valeurs aberrantes peut contribuer à garantir qu’elles sont bien représentées dans les ensembles de données synthétiques.
La création de données synthétiques de haute qualité requiert une expertise, du temps et des efforts considérables. Le développement d’algorithmes qui génèrent des données réalistes implique une compréhension approfondie et un réglage minutieux, qui peuvent être gourmands en ressources. Certaines entreprises ne disposent pas des ressources nécessaires pour répondre à ces exigences. Pour résoudre ce problème, elles doivent investir dans la formation d’experts en science des données et utiliser des outils automatisés pour rationaliser le processus de génération de données.
Les personnes concernées peuvent avoir une certaine résistance à utiliser des données synthétiques, car elles sont habituées à travailler avec des données réelles. Pour convaincre les utilisateurs de la validité et de l’utilité des données synthétiques, il est nécessaire de les former et de leur démontrer clairement les avantages.
Il est essentiel de maintenir la qualité et la cohérence des données synthétiques. La mise en œuvre de processus d’assurance qualité complets, notamment des audits réguliers et des boucles de commentaires, peut aider les entreprises à s’assurer que leurs données respectent les standards requis.
Les données synthétiques peuvent être utilisées dans différents formats, chacun répondant à des applications et besoins divers de l’apprentissage machine et du développement de l’IA. Par exemple :
Cela inclut le texte synthétiquement généré pour l’entraînement des chatbots 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 (NLP).
Ce type de données synthétiques se compose de tables utilisées pour l’analyse des données, la modélisation financière et l’entraînement de l’apprentissage machine. Il réplique la structure et les propriétés statistiques des ensembles de données tabulaires réels, et il est donc très utile pour la modélisation prédictive et l’évaluation des risques.
Les données multimédia impliquent des images et des fichiers audio et vidéo synthétiques, créés à l’aide d’algorithmes de traitement d’images et de graphiques informatiques. Elles sont largement utilisées dans des applications telles que la vision par ordinateur, la reconnaissance d’image et l’entraînement de systèmes autonomes.
Les données non structurées englobent divers types de données, notamment texte, image, vidéo et audio, qui ne suivent pas un format prédéfini. Les données synthétiques non structurées sont particulièrement utiles pour l’entraînement des modèles d’IA dans des domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale et la compréhension du langage naturel, où le système doit être capable d’identifier des schémas dans des ensembles de données apparemment aléatoires.
Les données synthétiques sont déjà utilisées dans tous les secteurs, dans le monde entier, et offrent des solutions aux différents défis que pose l’entraînement de l’IA. Voici quelques-uns des cas d’utilisation les plus remarquables des données synthétiques :
L’utilisation de données synthétiques permet de créer de grands ensembles de données pour l’entraînement de modèles d’IA dans le diagnostic médical, la recherche et la planification de traitement, tout en protégeant la vie privée des patients réels.
L’utilisation d’ensembles de données artificiels protège la vie privée des individus tout en fournissant des informations basées sur les données. Cela permet aux entreprises de se conformer plus facilement aux lois, réglementations et politiques de confidentialité des données.
Les banques et autres organisations financières utilisent des données synthétiques pour la détection des fraudes, la gestion des risques et l’élaboration de modèles de risque de crédit.
Les données synthétiques sont utilisées pour la simulation et l’entraînement des véhicules autonomes, améliorant ainsi leur sécurité et leur efficacité en fournissant divers scénarios de conduite, sans les risques inhérents aux tests réels.
Les modèles entraînés avec des données synthétiques peuvent simuler des catastrophes naturelles et évaluer les risques bien avant qu’elles ne se produisent, ce qui permet de s’y préparer et d’élaborer des stratégies d’atténuation.
Il est possible de créer des scénarios de test réalistes à l’aide de données synthétiques, ce qui permet aux développeurs de logiciels de tester et d’améliorer les applications sans s’appuyer sur des données de production réelles.
Les détaillants utilisent des données synthétiques pour optimiser la gestion d’inventaire, analyser le comportement des clients et personnaliser les stratégies marketing afin d’améliorer le ciblage. Les données synthétiques permettent également d’améliorer les systèmes de recommandation et de prévoir les tendances de vente.
Les données synthétiques facilitent l’agriculture de précision en simulant les tendances de croissance des cultures, les impacts météorologiques et les infestations de nuisibles afin d’améliorer la gestion des ressources et les rendements. Dans la vision par ordinateur, elles améliorent la capacité de l’IA à identifier différents types de plantes et de semences, pour les utiliser dans les modèles de croissance et la détection des maladies des cultures.
Les données synthétiques sont utilisées pour simuler les processus de production, optimiser les opérations, prévoir les besoins de maintenance des équipements, améliorer l’efficacité et réduire les temps d’arrêt dans les activités de production industrielle.
Le processus de génération de données synthétiques varie en fonction des outils, des algorithmes et des cas d’utilisation spécifiques impliqués. Voici trois techniques couramment utilisées pour créer des données synthétiques :
Cette méthode implique la sélection aléatoire de nombres à partir d’une distribution prédéfinie, telle que des distributions gaussiennes ou uniformes. Bien qu’elle ne capture généralement pas les mêmes complexités que les données réelles, elle permet de générer simplement des données avec des propriétés statistiques similaires, ce qui est utile pour les tests de modèle initiaux et les simulations basiques.
Cette technique simule les interactions entre les agents autonomes d’un système, tels que les personnes, les téléphones mobiles ou les programmes informatiques. Chaque agent fonctionne selon des règles prédéfinies et peut interagir avec d’autres agents, ce qui permet aux chercheurs d’étudier des systèmes et des comportements complexes.
Les algorithmes avancés, tels que les modèles de diffusion, génèrent des données synthétiques en apprenant les propriétés statistiques des ensembles de données réels. Ces modèles sont entraînés sur des données réelles pour comprendre les schémas et les relations, ce qui leur permet de créer des données similaires. Les modèles de diffusion sont très efficaces pour produire des ensembles de données synthétiques réalistes et de haute qualité, ce qui les rend très utiles pour l’entraînement et les tests des modèles d’IA.
En ce qui concerne l’entraînement de l’IA, les données « réelles » ne sont pas toujours la meilleure option. Les données synthétiques offrent des capacités d’adaptation, une qualité des données, une réduction des biais et une rentabilité supérieures, tout en imitant les propriétés des points de données réels (mais pas les détails sensibles). Cela en fait un atout précieux pour les entreprises qui cherchent à tirer parti de capacités d’IA avancées.
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