25 cas d'utilisation principaux des données synthétiques
Les données synthétiques gagnent en popularité et trouvent de nombreuses applications dans divers secteurs, notamment l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et l'intelligence artificielle générative (GenAI) . Elles permettent de résoudre des problèmes tels que la protection des données personnelles et la taille limitée des ensembles de données. On estime que d'ici 2030, les données synthétiques seront privilégiées par rapport aux données réelles dans les modèles d'IA. 1
Nous avons répertorié les capacités et les cas d'utilisation les plus courants des données synthétiques dans différents secteurs et départements/unités commerciales.
Cas d'utilisation indépendants du secteur
partage de données avec des tiers
Les partenariats avec des organisations tierces telles que les fintechs, les medtechs ou les fournisseurs de la chaîne d'approvisionnement nécessitent souvent l'accès à des informations sensibles.
Les données synthétiques permettent aux entreprises d'évaluer les performances des fournisseurs et de collaborer sans divulguer de données réglementées ou confidentielles. Elles permettent ainsi de réaliser des tests, d'entraîner des modèles et de développer conjointement des solutions, tout en respectant la législation sur la protection des données.
partage de données internes
Au sein des grandes organisations, les réglementations en matière de protection des données et les restrictions d'accès peuvent retarder le partage interne de données pendant des semaines. Les jeux de données synthétiques peuvent être partagés librement entre les services (marketing, développement produit, opérations, etc.) sans risque de fuites ni d'atteintes à la vie privée. Cela accélère l'innovation et facilite des expérimentations plus fréquentes.
Migration vers le cloud
Les services cloud offrent une gamme de produits innovants à de nombreux secteurs. Cependant, le transfert de données privées vers des infrastructures cloud comporte des risques en matière de sécurité et de conformité.
Dans certains cas, le transfert de versions synthétiques de données sensibles vers le cloud peut permettre aux organisations de tirer parti des avantages des services cloud. Cette solution n'est toutefois pas applicable à tous les cas de figure.
Par exemple, dans les pipelines d'apprentissage automatique du cloud, des données synthétiques pourraient être utilisées à la place de données réelles. Cependant, il serait inutile pour l'équipe commerciale d'avoir des données synthétiques dans son CRM ; elle devrait voir les informations client exactes, et non des informations modifiées.
Conformité en matière de conservation des données
Les lois sur la protection des données limitent la durée de conservation des informations personnelles. Les données synthétiques permettent aux entreprises de conserver les tendances statistiques des ensembles de données historiques à des fins d'analyse, d'études saisonnières ou de détection d'anomalies, sans avoir à conserver les enregistrements originaux permettant l'identification des personnes.
Vous pouvez consulter notre article sur les outils de gouvernance des données pour obtenir un aperçu des outils proposés.
Finance
Identification des fraudes
Les cas de fraude étant rares, leur modélisation s'avère complexe. Les ensembles de données synthétiques permettent de simuler une grande variété de schémas frauduleux, ce qui rend les algorithmes de détection de fraude plus efficaces pour l'entraînement et le test.
Pour plus d'informations sur les technologies de détection de la fraude, consultez le document Technologies améliorant la détection de la fraude à l'assurance .
Intelligence client
Les enregistrements de transactions synthétiques préservent les caractéristiques statistiques du comportement réel des clients, permettant aux institutions financières de construire des modèles de segmentation, d'évaluer la valeur vie client ou de prévoir le taux de désabonnement tout en restant conformes aux réglementations telles que le RGPD et la norme PCI DSS.
Consultez notre article pour plus d'informations sur les cas d'utilisation des données synthétiques en finance .
Fabrication
Assurance qualité
Les données réelles sur les défauts sont souvent limitées. Les jeux de données d'anomalies synthétiques permettent aux ingénieurs de tester les systèmes d'inspection sur un large éventail de types de défauts, améliorant ainsi les taux de rappel et réduisant les faux négatifs. Ceci s'applique à l'inspection visuelle, aux relevés de capteurs et aux flux de données IoT.
Maintenance prédictive
Les données synthétiques issues de capteurs permettent de simuler les schémas de dégradation des équipements ou les signaux de défaut. Cela contribue à l'entraînement des modèles de maintenance prédictive avant même de disposer d'un historique de défauts réel suffisant, permettant ainsi un déploiement plus rapide des systèmes de surveillance.
Optimisation de la chaîne d'approvisionnement
Les ensembles de données synthétiques sur la demande et la logistique peuvent être utilisés pour tester les modèles de planification de la chaîne d'approvisionnement dans différents scénarios de marché, variations saisonnières ou événements perturbateurs, sans exposer les données opérationnelles réelles.
Soins de santé
Analyse des données de santé
Les données synthétiques permettent aux professionnels de la santé d'autoriser l'utilisation interne et externe des données des dossiers médicaux tout en préservant la confidentialité des patients. Ce cas d'utilisation est similaire au « partage interne de données », mais son application est plus large dans le secteur de la santé, où la plupart des données des patients sont privées. On parle alors d'analyse des données de santé.
essais cliniques
Lors du lancement d'un nouvel essai clinique, les chercheurs manquent souvent de données historiques suffisantes pour la simulation et l'analyse de référence. Les jeux de données synthétiques peuvent aider à prédire les résultats, à planifier le recrutement des patients et à identifier les schémas potentiels d'événements indésirables avant le début de la collecte de données réelles.
automobile et robotique
Les objets autonomes (AuT) , technologies telles que les robots, les drones et les véhicules autonomes, ont été les premiers à utiliser des données synthétiques. En effet, les tests en conditions réelles des systèmes robotiques sont coûteux et longs. Les données synthétiques permettent aux entreprises de tester leurs solutions robotiques grâce à des milliers de simulations, améliorant ainsi leurs robots et complétant les tests en conditions réelles onéreux.
Tests de systèmes autonomes
Les environnements synthétiques simulent des milliers de scénarios de conduite ou d'exploitation pour les voitures autonomes, les drones de livraison et les robots industriels. Cela permet de réduire les coûts et d'accélérer la validation de la sécurité avant leur déploiement sur le terrain.
Exemple supplémentaire : Tester les algorithmes de freinage d'urgence en utilisant des dangers routiers rares simulés (par exemple, des animaux traversant la route, un mouvement soudain de piétons).
Sécurité
Les données synthétiques peuvent être utilisées pour sécuriser les actifs en ligne et hors ligne des organisations. Deux méthodes sont couramment utilisées :
Données d'entraînement pour la vidéosurveillance
Pour tirer parti de la reconnaissance d'images , les organisations doivent créer et entraîner des modèles de réseaux neuronaux, mais cette méthode présente deux limitations : l'acquisition de volumes importants de données et l'étiquetage manuel des objets. Les données synthétiques permettent d'entraîner les modèles à moindre coût que l'acquisition et l'annotation de données d'entraînement.
Deep fakes
Les deepfakes, qui deviennent un sujet de plus en plus important en matière de cybersécurité liée à l'IA , peuvent être utilisés pour tester les systèmes de reconnaissance faciale.
Réseaux sociaux
Les réseaux sociaux utilisent des données synthétiques pour améliorer leurs différents produits :
Systèmes de filtrage de contenu à l'essai
Les réseaux sociaux luttent contre la désinformation, le harcèlement en ligne et la propagande politique de gouvernements étrangers. Les tests effectués avec des données synthétiques garantissent la flexibilité des filtres de contenu et leur capacité à contrer les nouvelles attaques.
Évaluation de l'équité des algorithmes
Les profils d'utilisateurs synthétiques et les données d'interaction peuvent aider les plateformes à évaluer si les algorithmes de recommandation ou de modération présentent des biais envers certaines caractéristiques démographiques, langues ou points de vue, sans traiter de véritables données personnelles.
Tests de fonctionnalités et d'interface utilisateur
Les ensembles de données comportementales synthétiques permettent aux plateformes sociales de tester de nouvelles fonctionnalités (par exemple, le classement des flux, le tri des commentaires) dans des conditions de trafic, de modèles de clics et de distributions d'engagement réalistes, sans avoir besoin de mener des expériences risquées en direct sur de vrais utilisateurs.
Simulation de ciblage publicitaire
Les données d'audience synthétiques peuvent reproduire les schémas démographiques et comportementaux, permettant aux annonceurs et aux opérateurs de plateformes de tester des modèles de ciblage, des algorithmes d'allocation budgétaire et des stratégies d'optimisation de campagne tout en respectant les lois sur la protection de la vie privée telles que le RGPD et le CCPA.
Développement agile et DevOps
génération de données de test
Pour les tests logiciels et l'assurance qualité , les données générées artificiellement constituent souvent le meilleur choix, car elles éliminent le besoin d'attendre des données « réelles ». On les appelle alors « données de test ». Cela peut, à terme, réduire le temps de test et accroître la flexibilité et l'agilité lors du développement.
HEURE
Simulation de données des employés
Les bases de données des employés des entreprises contiennent des informations sensibles et sont souvent protégées par des réglementations sur la protection des données. Les équipes de données internes et les prestataires externes n'ont généralement pas accès à ces données, mais peuvent exploiter des données synthétiques d'employés pour réaliser des analyses. Cela peut aider les entreprises à optimiser leurs processus RH.
Commercialisation
Simulation du comportement client
Les données synthétiques permettent aux services marketing de réaliser des simulations détaillées et personnalisées afin d'optimiser leurs dépenses marketing. De telles simulations seraient interdites sans le consentement des utilisateurs en vertu du RGPD. Cependant, les données synthétiques, qui reproduisent les propriétés des données réelles, peuvent être utilisées de manière fiable dans le cadre de ces simulations.
IA conversationnelle
Les données synthétiques générées par l'IA générative peuvent faciliter l'entraînement des systèmes d'IA conversationnelle en créant des exemples de dialogues réalistes qui reflètent le langage spécifique au domaine, les différentes intentions des utilisateurs et les cas particuliers. Cette approche permet de pallier la disponibilité limitée des transcriptions de conversations réelles tout en respectant la vie privée.
En enrichissant les ensembles de données d'entraînement avec des scénarios de dialogue adaptés, les données synthétiques peuvent améliorer la capacité d'un modèle à comprendre des requêtes variées, à répondre avec précision et à gérer des interactions complexes à plusieurs tours.
apprentissage automatique
Augmentation des données d'entraînement
Les données synthétiques enrichissent l'ensemble de données disponible en créant des échantillons réalistes et statistiquement précis qui reflètent la distribution des données réelles. Ceci est particulièrement précieux pour l'entraînement de modèles d'IA souffrant de déséquilibre des classes ou lorsque la collecte de données réelles est trop coûteuse, trop longue ou soumise à des restrictions légales.
En incluant des variations supplémentaires dans l'ensemble de données, telles que des changements d'éclairage en vision par ordinateur ou des variations de bruit audio, les modèles deviennent plus résistants aux changements environnementaux et aux entrées inattendues.
simulation d'événements rares
De nombreux modèles d'IA sont moins performants pour prédire les événements rares, car ces derniers sont mal représentés dans les ensembles de données réelles. Les données synthétiques résolvent ce problème en générant de nombreux exemples réalistes de ces événements rares, tout en préservant leurs propriétés statistiques et contextuelles.
Cette approche permet aux modèles de « vivre » et d’apprendre de scénarios qu’ils ne rencontreraient jamais lors d’une formation traditionnelle, ce qui conduit à une meilleure mémorisation et à une meilleure préparation aux situations critiques telles que la détection des fraudes, la prédiction des pannes d’équipement ou la planification des interventions d’urgence.
Étiquetage automatisé des données
L'étiquetage manuel des données est souvent l'une des étapes les plus coûteuses et chronophages du développement de l'IA, notamment pour des tâches comme la détection d'objets ou la reconnaissance vocale. La génération de données synthétiques peut inclure l'attribution automatique d'étiquettes lors de leur création.
Cela élimine les erreurs d'annotation humaine, accélère le développement des modèles et permet aux équipes de créer de vastes ensembles de données étiquetés avec précision et adaptés aux besoins spécifiques des entreprises, qu'il s'agisse de détecter des anomalies dans la fabrication, de reconnaître des entités dans des documents juridiques ou d'identifier des objets dans des images aériennes.
L'avenir des données synthétiques
Les données synthétiques prennent une importance croissante dans de nombreux secteurs. Il s'agit de données artificielles, générées par ordinateur, qui ressemblent à des données réelles mais ne contiennent aucune information personnelle. Cette caractéristique les rend utiles lorsque la confidentialité, le coût ou l'accès aux données réelles posent problème.
De nombreuses entreprises utilisent désormais des données synthétiques pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique. Par exemple, des secteurs comme la santé, la finance, la conduite autonome et le commerce de détail y ont recours pour tester de nouveaux systèmes sans exposer de données personnelles ni enfreindre les règles légales.
Figure 1 : Popularité des données synthétiques
Les raisons de la tendance des données synthétiques sont notamment les suivantes :
- Risques juridiques et liés à la confidentialité des données réelles : la nouvelle réglementation complique le partage de données réelles. Les données synthétiques échappent à ces restrictions de confidentialité car elles ne contiennent aucune donnée personnelle.
- Rareté et coût des données : les ensembles de données réelles peuvent être restreints, incomplets ou coûteux à collecter et à étiqueter. Les données synthétiques peuvent être produites à la demande, comblant ainsi les lacunes et réduisant les coûts.
- Soutien à l'innovation en IA : Les grands systèmes d'IA nécessitent des ensembles de données vastes et variés. Les analystes prévoient une forte augmentation de l'utilisation des données synthétiques, et de nombreuses entreprises devraient les adopter d'ici 2026.
D’ici 2026, de nombreuses organisations généreront des données synthétiques clients ou d’entraînement pour l’IA. Selon une étude sectorielle, jusqu’à 75 % des entreprises utiliseront des outils d’IA générative pour produire ces données synthétiques. 2
Pour en savoir plus
Liens de référence
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