Dans le paysage technologique actuel, les données synthétiques, nouveau sous ensemble de l’IA générative, apportent de nouvelles pistes de réflexion pour la création des modèles d'intelligence artificielle.
Contrairement aux données traditionnelles, pouvant être limitées par des contraintes de biais, de quantité, ou encore des contraintes de confidentialité et de conformité, les données synthétiques sont générées par des algorithmes, eux-mêmes disponibles sur des solutions comme SAS Data Maker, offrant une plus grande flexibilité pour entraîner des modèles d'IA plus performants et diversifiés.
Les atouts des données synthétiques
L'un des principaux atouts des données synthétiques réside dans leur capacité à contourner les problèmes de confidentialité. En éliminant la nécessité de manipuler des données sensibles, les entreprises se concentrent sur l’entraînement de nouveaux modèles fiables et dynamiques, tout en respectant les réglementations sur la protection des données.
Cette technologie apporte de nouvelles pistes de réflexion dans des secteurs tels que la santé, où les données réelles sont souvent difficiles à obtenir en raison de préoccupations éthiques et de conformité réglementaire.
La génération et l’utilisation données synthétiques permettent également de réduire les coûts et le temps associés à la collecte de données. Pouvoir générer des ensembles de données en quelques heures plutôt qu'en plusieurs mois constitue un avantage stratégique évident : utiliser des données générées pour trouver des remèdes contre les maladies rares sur lesquelles les données manquent, créer des data sets pour entraîner des modèles à détecter des cas de fraude inconnus auparavant, ou pour créer des scénarios de sinistres variés afin d'entraîner des modèles prédictifs … Les cas d’usage sont déjà nombreux, et ne semblent pas avoir de limite.
Qualité et quantité, répondre aux défis des algorithmes de demain
En termes de qualité, les données synthétiques permettent de concevoir des scénarios variés et des ensembles de données équilibrés, aidant ainsi à améliorer la précision des modèles. Les entreprises peuvent alors développer des modèles plus fiables, capables de s'adapter à de nombreux cas d'usage.
Sur la question de la quantité, l’utilisation de solutions comme SAS Data Maker permet aux entreprises de créer de nouveaux data sets sans les contraintes liées à la location ou à l’acquisition de données, que celles-ci soient des données relationnelles ou des données métiers.
Les données synthétiques ne sont pas seulement une tendance émergente ; elles représentent une véritable opportunité pour les entreprises et les institutions souhaitant enrichir et améliorer constamment leurs modèles, et donc leurs activités. En répondant aux besoins croissants de rapidité, de diversité et de conformité, les données synthétiques nous font ainsi réévaluer l'avenir de l'intelligence artificielle dans d’innombrables secteurs.
Voir l'article original "Why Synthetic Data ‘Bootstraps’ AI Models" sur le site de Forbes.
