La génération de données synthétiques

Qu'est-ce qu'une donnée synthétique ?

Les données synthétiques sont des informations générées artificiellement par des algorithmes ou des processus informatiques, plutôt que collectées à partir de sources réelles dans le monde. Ces données sont conçues pour imiter les caractéristiques de données réelles, et elles sont utilisées dans divers contextes, notamment dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique.

Les données synthétiques utilisent l’apprentissage automatique pour générer artificiellement de nouvelles données, au lieu d’altérer ou de modifier les données du monde réel.

Pourquoi utiliser des données synthétiques ?

  • Qualité des données
  • Évolutivité
  • Facilité d'utilisation
  • Biais
  • Confidentialité
  • Test et validation
Qualité des données

Les données synthétiques offrent une qualité supérieure en simulant avec précision les caractéristiques et les comportements des données réelles. En contrôlant les variables et les scénarios générés, les chercheurs et développeurs s'assurent que leurs modèles sont exposés à des données représentatives et de haute fidélité, améliorant significativement la performance et la fiabilité des applications finales.

Facilité d'utilisation

Notre plateforme de génération de données synthétiques a été conçue pour être accessible et facile à utiliser, permettant même aux utilisateurs non spécialistes de créer des ensembles de données personnalisés.

Confidentialité

En utilisant des données qui imitent le comportement des données réelles sans exposer d'informations sensibles, les organisations peuvent s'engager dans des projets d'IA ambitieux tout en respectant les strictes réglementations sur la protection des données et en préservant la confiance des utilisateurs.

Évolutivité

Que ce soit pour tester des scénarios spécifiques ou pour entraîner des modèles sur des variations larges et complexes, les données synthétiques peuvent être ajustées à la demande pour répondre à l'évolution des exigences des projets.

Biais

En contrôlant soigneusement les paramètres de génération, il est possible de créer des données équilibrées et diversifiées qui représentent équitablement différentes populations et scénarios.

Tests et Validation

Elles permettent de tester des systèmes et des algorithmes dans un large éventail de conditions et de scénarios, y compris des cas extrêmes ou rares, ce qui est essentiel pour valider la fiabilité et la performance des systèmes d'IA.

Les différents types de données

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Avec ALIA DATAGEN

Cette innovation permet aux chercheurs d’accélérer leurs travaux tout en respectant les normes éthiques les plus strictes, ouvrant ainsi la voie à des découvertes médicales révolutionnaires sans compromettre la sécurité des données des patients. »

Évaluation de la qualité

Des experts en santé et des statisticiens vérifient la conformité et l’exactitude de vos données, à la fois initiales et enrichies. Alia DataGen génère automatiquement un rapport de garantie humaine, conformément à l’IA Act.

L’évaluation de la qualité des données synthétique repose sur les performances de ces dernières.