Les données synthétiques peuvent être définies comme des informations annotées artificiellement. Elles sont générées par des algorithmes ou des simulations informatiques, et sont largement utilisées dans les secteurs de la santé, de l’industrie, ou de la finance. Retour sur une tendance phare du monde de la data !
Quelles différences entre données réelles et données synthétiques ?
Les données synthétiques, également connues sous le nom de données artificielles ou synthetic data, sont générées de manière informatique plutôt que collectées à partir de sources réelles. Si elles ont vocation à représenter des modèles et des caractéristiques similaires à celles des données réelles, elles ne proviennent pas directement d’observations ou d’événements réels. Il existe dès lors, trois grandes différences entre les données classiques et les données artificielles.
Une question de représentativité
La première distinction entre une donnée réelle et une donnée synthétique porte sur la notion de représentativité. Les données réelles proviennent de sources, de mesures ou d’observations effectuées dans le monde réel. De fait, elles reflètent les caractéristiques et les variations propres à une réalité tangible et constatée. Leur représentativité est donc maximale. Les données synthétiques quant à elles, sont générées de manière programmée. Bien qu’elles soient conçues pour reproduire des modèles et des caractéristiques similaires aux données réelles, elles ne peuvent pas toujours capturer toute la complexité et la variabilité des données réelles.
Une question de confidentialité
Les données réelles sont susceptibles de contenir des informations sensibles sur des individus. Elles sont régies par des principes de confidentialité forts, en raison d’informations personnelles identifiables (PII) ou de risques de non-conformité. Les données synthétiques, en revanche, sont générées de manière à ne pas contenir d’informations réelles ou identifiables. Elles constituent ainsi une solution de contournement des problématiques liées à la confidentialité des données, offrant une alternative plus sûre pour le partage, l’analyse et le développement d’applications.
Une question de disponibilité
Les données synthétiques peuvent être générées en quantité illimitée et être adaptées aux besoins spécifiques d’une application. Elles vous affranchissent ainsi des limitations propres aux données réelles dans leur quantité et leur disponibilité et vous offrent, de fait, une plus grande flexibilité dans les tests, les expérimentations ou le développement d’applications nécessitant un volume important de données.
Comment les données synthétiques sont-elles générées ?
Les données synthétiques peuvent être créées en utilisant des modèles statistiques qui reproduisent les distributions, les corrélations et les caractéristiques des données réelles. Elles peuvent également être générées à l’aide de la simulation : il s’agit alors de créer des scénarios et des processus simulés qui imitent les comportements réels. L’apprentissage automatique peut être utilisé pour générer des données synthétiques en apprenant à partir de données réelles existantes. Enfin, les données réelles peuvent parfois être utilisées comme base de génération de données synthétiques. Dans ce cas, un certain nombre d’éléments sont modifiés pour préserver la confidentialité ou la sensibilité des informations. Dans tous les cas de figure, la génération de données synthétiques repose toujours sur une compréhension approfondie des caractéristiques et des structures de vos données réelles afin de maximiser leur réalisme et leur représentativité.
Quels sont les principaux avantages des données synthétiques ?
Plus flexibles, plus disponibles, souvent riches… Il existe de nombreuses raisons de s’intéresser à la génération de données synthétiques car elles présentent quatre avantages majeurs.
Avantage N°1 : Limiter les problèmes de confidentialité des données
La génération de données fictives ne contenant pas d’informations personnellement identifiables, permet de partager, d’analyser et de traiter les données sans jamais risquer de compromettre la vie privée des individus ou les réglementations en matière de protection des données.
Avantage N°2 : Améliorer de la précision des données
Dans de nombreux cas, les données réelles peuvent présenter des lacunes ou des manques d’informations. La donnée synthétique contribue à combler ces lacunes en générant des données supplémentaires pour des zones où les données réelles sont incomplètes. Cela permet d’avoir une représentation plus complète et précise de l’ensemble des données. Elles permettent également de corriger des déséquilibres dans des classes de données ou de détecter et pallier des aberrations.
Avantage N°3 : Garantir la disponibilité des données
Les données réelles peuvent souvent être rares et difficiles d’accès. Avec les données synthétiques, il n’y a plus de contraintes quantitatives ou de dépendance à l’égard des ressources réelles limitées. Elles peuvent être produites à volonté, permettant ainsi une plus grande flexibilité dans la réalisation des projets et l’exploration des scénarios.
Avantage N°4 : Maîtriser les coûts liés à la collecte et au stockage des donnée
La collecte de données réelles peut se révéler coûteuse en ressources financières, humaines et matérielles. En utilisant des données synthétiques, il est possible de générer des données à moindre coût. Par ailleurs, les données synthétiques peuvent être générées à la demande, cela réduit les besoins en capacité de stockage et permet d’optimiser les coûts.
Quelques exemples d’usages de données synthétiques
Les données synthétiques répondent déjà à un certain nombre d’usages. Lorsqu’il s’agit par exemple de données de localisation synthétiques, des itinéraires, des mouvements de personnes ou de véhicules peuvent être aisément simulés et permettent de gagner un temps considérable dans le domaine de la planification urbaine ou encore de la logistique.
Aussi, les données d’images et de vidéos synthétiques sont utilisées pour simuler des scènes, des objets, des mouvements et sont fréquentes dans le monde de la réalité virtuelle, de l’analyse de vidéo ou encore dans l’entraînement de modèles de reconnaissance d’objets. Les données textuelles synthétiques quant à elles, sont exploitées pour simuler des documents, des conversations, voire dans l’analyse des sentiments.
Enfin, les données financières synthétiques peuvent être créées pour simuler des transactions, des portefeuilles d’investissement, des variations de prix, des volumes d’échanges, etc. Elles sont par conséquent très courantes dans l’analyse des marchés financiers ou le développement d’algorithmes de trading.
