Génération de données synthétiques : le secret d'un développement d'IA plus rapide, plus sûr et plus intelligent

Les données sont la nouvelle mine d'or de l'ère de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle (IA). Cependant, obtenir des données de qualité n'est pas toujours simple. La création de données synthétiques est une méthode révolutionnaire pour développer, tester et améliorer les systèmes d'IA. Comme l'a déclaré Andrew Ng, cofondateur de Google Brain et pionnier de l'IA, a dit un jour : «Les données sont la nourriture de l'IA. "(Forbes)

Cet article abordera la définition des données synthétiques, les principales méthodes utilisées pour les créer, ses nombreuses applications et la manière dont Macgence se distingue en offrant d'excellents services de génération de données synthétiques.

Qu'est-ce qu'une donnée synthétique ?

Produites intentionnellement pour ressembler à des données réelles, les données synthétiques se distinguent des données anonymisées, qui suppriment les informations d'identification des ensembles de données préexistants. Ce sont plutôt des algorithmes qui génèrent des données synthétiques. Parce qu'elles préservent l'utilité des données tout en reflétant les caractéristiques statistiques des données réelles sans divulguer d'informations privées, elles constituent un outil efficace de protection de la vie privée.

D'ici 2030, les données synthétiques dépasseront les données réelles dans les modèles d'IA, selon les prévisions de Gartner. Cela stimulera l'innovation tout en résolvant les problèmes de confidentialité et de rareté des données.

Données réelles vs données synthétiques

Caractéristiques des données synthétiques

La qualité et les informations fournies par les données constituent les principaux points de discorde dans le domaine de l'intelligence artificielle, et non leur nature synthétique ou authentique. Grâce à leurs qualités uniques, les données synthétiques se font une place et révolutionnent l'apprentissage des modèles d'apprentissage automatique. Voyons ce qui les distingue :

• Pureté et précision

Même les modèles d'IA les plus performants peuvent être perturbés par des données réelles confuses, biaisées et inexactes. En offrant un nouveau départ, les données synthétiques changent radicalement le cours des événements. Afin de garantir que les modèles apprennent à partir d'ensembles de données plus précis et plus fiables, ils sont conçus pour reproduire les modèles réels tout en réduisant le bruit et les erreurs.

• Évolutivité illimitée

Avoir trop ou trop peu de données est l'un des principaux défis des données réelles. Ces restrictions sont levées par les données synthétiques, qui permettent aux data scientists de produire autant de données que nécessaire. Leur polyvalence est inégalée, qu'il s'agisse de développer des situations spécifiques ou de développer des ensembles de données pour entraîner des modèles complexes.

• Création sans effort

Imaginez créer un jeu de données parfaitement adapté à vos besoins, sans collecte ni nettoyage fastidieux. C'est possible grâce aux données synthétiques. Elles peuvent être générées rapidement et efficacement grâce à des algorithmes sophistiqués, réduisant ainsi le temps de développement et accélérant la procédure d'apprentissage.

• Contrôle créatif complet

Les data scientists reprennent le contrôle grâce aux données synthétiques. Besoin d'entraîner votre système à des situations extrêmes ou de modéliser un événement inhabituel ? Des ensembles de données mettant en évidence certaines circonstances peuvent être produits. Vous avez un contrôle total sur le flux de données, car vous pouvez en modifier tous les aspects, de l'étiquetage à la structure.

Les 4 techniques clés de génération de données synthétiques

1. Génération basée sur des règles :

Utilise des règles prédéfinies pour créer des ensembles de données, comme la génération de faux noms, adresses ou enregistrements de transactions selon un modèle défini. Idéal pour produire des données de test synthétiques dans des environnements structurés.

2. Modélisation basée sur les agents :

Il simule la manière dont les individus autonomes interagissent dans un certain contexte ; il est fréquemment utilisé pour des systèmes complexes tels que les marchés financiers, le contrôle du trafic et le comportement des foules. Il permet aux universitaires d'examiner les comportements et les résultats émergents en aidant à la recréation de scénarios complexes avec plusieurs entités en interaction.

3. Simulations de Monte Carlo :

Elle utilise des distributions de probabilités pour modéliser plusieurs résultats possibles. Elle permet la génération d'ensembles de données synthétiques idéaux dans des situations de forte incertitude, l'analyse des risques et la modélisation financière. Grâce à cette technologie, les modèles d'IA peuvent désormais anticiper diverses situations et appréhender les dangers potentiels sans subir de répercussions concrètes.

4. Réseaux adverses génératifs (GAN) :

Pour produire des données hyperréalistes, ces technologies d'intelligence artificielle (IA) rivalisent entre elles grâce à deux réseaux neuronaux principaux : un discriminateur et un générateur. Elles sont fréquemment utilisées pour générer des données d'entraînement synthétiques pour les modèles de traitement du langage naturel (TALN) et de vision par ordinateur, ainsi que pour la reproduction de textes, d'images et même de sons haute fidélité.

Principaux avantages des données synthétiques dans le développement de l'IA

Confidentialité des données et conformité : 

• Il supprime l'utilisation d'informations personnelles tout en garantissant le respect des lois telles que le RGPD et la HIPAA.
• Il permet une formation de modèle sécurisée sans compromettre la confidentialité en reproduisant des données réelles sans stocker d'informations personnelles réelles.

Rentabilité:

• Élimine le besoin de collecte, de nettoyage et de stockage de données conventionnels, ce qui réduit les coûts.
• Accélère la génération d’ensembles de données, rationalise le processus de développement et réduit considérablement les dépenses.

Équilibre et diversité :

• Aborde les déséquilibres et les biais fréquemment présents dans les ensembles de données du monde réel.
• Permet de créer une variété d’ensembles de données, ce qui améliore la résilience et l’équité des modèles d’IA dans diverses situations.

Formation plus rapide des modèles :

• Augmente la vitesse des cycles de formation des modèles en donnant accès à d'énormes volumes de données de haute qualité.
• Réduit le délai de mise sur le marché des produits d’IA en permettant un prototypage et une itération rapides.

Tester des scénarios rares :

• Simule des circonstances inhabituelles, telles que des conditions de conduite difficiles pour les voitures autonomes ou des problèmes médicaux exceptionnels.
• Assure la résilience dans des circonstances inhabituelles ou graves en préparant les modèles d'IA à gérer un plus large éventail d'événements.

Défis et limites liés à l'utilisation de données synthétiques

Bien que les données synthétiques offrent plusieurs avantages aux entreprises ayant des initiatives de science des données, elles présentent néanmoins certaines limites :

• Fiabilité des données

La qualité des données synthétiques dépend fortement de la qualité des données d'entrée et du modèle de génération. Les biais des données sources peuvent se refléter dans les données synthétiques.

• Réplication des valeurs aberrantes

Les données synthétiques peuvent ne pas détecter les valeurs aberrantes rares qui apparaissent souvent dans les données réelles, laissant peut-être de côté les circonstances cruciales globales.

• Nécessite des connaissances, du temps et des efforts

Pour produire des données synthétiques de haute qualité, il est indispensable de maîtriser la science des données et l’apprentissage automatique.

• Acceptation de l'utilisateur

Les données synthétiques étant encore une idée nouvelle, il est nécessaire d’établir une confiance dans leur fiabilité.

• Contrôle de la qualité et contrôle de la production

Pour garantir que les données synthétiques correspondent aux modèles de données du monde réel, une validation et une vérification régulières sont nécessaires.

Types de données synthétiques

Selon l’utilisation prévue et la méthode de création, les données synthétiques se divisent en plusieurs types.

• Données entièrement synthétiques : Entièrement créé à partir de zéro, garantissant qu'aucune donnée réelle n'est utilisée.
• Données partiellement synthétiques : Pour améliorer les ensembles de données, les données réelles sont combinées avec des éléments synthétiques.
• Données synthétiques hybrides : Établit un équilibre entre confidentialité et réalisme en combinant des données réelles et synthétiques.

Variétés de données synthétiques

• Données tabulaires:
  
  • Imite les ensembles de données structurés trouvés dans les feuilles de calcul et les bases de données.
    
  • Réplique des lignes et des colonnes représentant des fonctionnalités telles que des transactions financières, des enregistrements de ventes et des profils de clients.
    
  • Idéal pour formation de modèles d'IA dans des scénarios impliquant des données numériques et catégorielles structurées.
    
• Données texte :
  
  • imite les e-mails, les critiques de produits, les publications sur les réseaux sociaux et les interactions de chat.
    
  • Aide les systèmes d’IA à comprendre les subtilités verbales, le contexte et les sentiments.
    
  • Cela est utile lorsque les lois sur la confidentialité ou l’accessibilité limitent les données textuelles du monde réel.
    
• Données d'image :
  
  • Génère des images artificielles pour vision par ordinateur applications.
    
  • Facilite la formation à des tâches telles que la reconnaissance faciale, l’identification d’objets, l’imagerie médicale et la conduite autonome.
    
  • Fournit des environnements visuels diversifiés tout en réduisant la dépendance à des ensembles de données d'images massives du monde réel.
    
• Données audio :
  
  • Crée des sons synthétiques pour former des assistants vocaux, des systèmes de reconnaissance vocale et des modèles de classification sonore.
    
  • Simule divers accents, langues et conditions de bruit de fond.
    
  • Améliore la robustesse du modèle et son adaptabilité aux environnements audio réels.

Cas d'utilisation de la génération de données synthétiques

• Test de logiciel :

Le développement de logiciels devient plus robuste et fiable lorsque des données de test synthétiques conformes sont fournies pour les environnements de test, garantissant que les applications fonctionnent comme prévu avant le déploiement.

• La conception des produits: 

La production de données synthétiques pour évaluer les performances du produit dans des paramètres contrôlés peut améliorer les fonctionnalités du produit et améliorer l'expérience utilisateur.

• Simulations comportementales : 

Sans avoir besoin de données du monde réel, les ensembles de données artificielles permettent de tester des théories, de valider des modèles et d’explorer diverses situations, fournissant des informations inestimables dans un large éventail de secteurs.

• Soins de santé : 

Création de dossiers patients synthétiques pour entraîner des modèles d'IA tout en garantissant la confidentialité des patients. Les chercheurs médicaux peuvent développer des algorithmes sans avoir besoin d'accéder aux données sensibles des patients.

• Finances: 

Génération d'ensembles de données synthétiques pour détecter les transactions frauduleuses ou simuler les conditions de marché. Les institutions financières peuvent soumettre leurs modèles à des tests de résistance dans des scénarios économiques simulés.

• Véhicules autonomes: 

Créer des scénarios de conduite synthétiques pour former des véhicules autonomes sans risquer la vie des conducteurs. Les constructeurs de véhicules autonomes peuvent générer diverses conditions de conduite pour améliorer les réactions des véhicules.

• Prix de vente: 

Créer des données consommateurs synthétiques pour analyser les habitudes d'achat et améliorer le marketing personnalisé. Les détaillants peuvent utiliser le comportement client simulé pour améliorer leur stratégie marketing.

• La cyber-sécurité: 

Entraîner des systèmes de sécurité pilotés par l'IA en simulant des cyberattaques réseau. En exposant les algorithmes de détection des menaces à divers modèles d'attaque simulés, les entreprises de cybersécurité peuvent améliorer ces modèles.

« La technologie des données synthétiques va remodeler le monde de l'IA dans les années à venir, bouleversant les paysages concurrentiels et redéfinissant les piles technologiques. » - Rob Toews, associé chez Radical Ventures et leader d'opinion en matière d'IA.Forbes)

La puissance des données synthétiques pour l'IA

Conduire les progrès de l'IA

• Élément crucial dans le développement de l’IA, les données synthétiques offrent une méthode évolutive et respectueuse de la confidentialité.
• Permet de tester des systèmes d’IA dans divers contextes par des universitaires et des développeurs sans sacrifier l’intégrité des données.

Combler les lacunes en matière de données :

• Il comble le vide lorsque les données réelles sont limitées, insuffisantes ou sensibles, ce qui le rend crucial pour les systèmes d'IA qui nécessitent des ensembles de données massifs pour apprendre efficacement.
• Fournit une alternative efficace, garantissant que les modèles d'IA obtiennent la variété dont ils ont besoin pour améliorer la précision et les performances.

Réduire les préjugés et améliorer la flexibilité :

• Crée des ensembles de données équilibrés qui aident à réduire les biais souvent présents dans les données du monde réel.
• Modélise les événements rares et les cas extrêmes, renforçant ainsi l'adaptabilité de l'IA aux situations complexes du monde réel.

Des données sur mesure pour l'innovation :

• Permet le développement de l’IA en permettant aux utilisateurs d’adapter les ensembles de données à des fins spécifiques.
• Contribue de manière significative au développement de solutions basées sur l’IA plus résilientes pour divers secteurs.

L'avenir des données synthétiques

Avec les progrès constants de l'intelligence artificielle, l'avenir des données synthétiques s'annonce prometteur. Les modèles d'IA générative évoluent pour répondre aux défis de la rareté des données et améliorer leurs performances, rendant la génération de données synthétiques de plus en plus précieuse dans tous les secteurs. Sa polyvalence permet des applications allant des véhicules autonomes aux simulations médicales. À mesure que leur adoption progresse, études de cas jouera un rôle crucial dans la démonstration de l’impact et de l’efficacité des données synthétiques dans les solutions réelles basées sur l’IA.

Les données synthétiques offrent une voie vers l’innovation qui trouve un compromis entre performance, confidentialité et éthique, à mesure que les entreprises deviennent plus soucieuses des données et que les réglementations en matière de confidentialité se durcissent.

« Les données synthétiques constituent un outil puissant pour la formation des modèles d'IA, offrant protection de la confidentialité et évolutivité. » — Alex Watson, cofondateur et directeur des produits chez Gretel.ai.

Statistiques de l'industrie

• D’après GartnerD'ici 2024, 60 % des données d'IA seront synthétiques pour simuler des scénarios futurs et un apprentissage conforme à la confidentialité.

• Un rapport de Marchés et marchés prévoit que le marché de la génération de données synthétiques va croître de 209 millions de dollars en 2022 à 1.5 milliard de dollars en 2028.

Conclusion

En offrant une solution évolutive et privée à la pénurie de données, la production de données synthétiques transforme le domaine de l'intelligence artificielle. Elle permet à l'industrie de créer des modèles plus précis, objectifs et productifs en simulant diverses situations et des événements inhabituels. L'intelligence artificielle ouvre de nouveaux horizons, notamment en matière d'innovation, qu'il s'agisse d'améliorer les algorithmes de santé ou les voitures autonomes.

Les données synthétiques prendront une importance croissante à mesure que l'IA se développera, contribuant à créer des systèmes plus intelligents et à repousser les limites des capacités technologiques. L'intelligence artificielle s'oriente vers l'utilisation des données synthétiques pour créer des ensembles de données plus riches et plus complets et stimuler l'innovation dans tous les secteurs.

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