Les données synthétiques : Vers une nouvelle ère de l'intelligence artificielle
ALIA SANTé
Les données synthétiques : vers une nouvelle ère de l’intelligence artificielle
Temps de lecture : 4 minutes
Qu’est-ce que les données synthétiques ?
Les données synthétiques sont générées par des algorithmes d’intelligence artificielle entrainés avec des données réelles. Elles reproduisent fidèlement les caractéristiques et les relations présentes dans le jeu de données d’origine. Ces données innovantes surmontent les défis de l’IA, particulièrement en santé où la confidentialité des données est cruciale.
« D’ici 2030, les données synthétiques éclipseront les données réelles dans un large éventail de modèles d’intelligence artificielle ». Gartner a également placé les données synthétiques sur le « Impact Radar for Edge AI », ce qui les place dans le top 3 des technologies les plus en vogue.
Dans un monde de plus en plus axé sur les données, explorons comment les données synthétiques peuvent repousser les limites actuelles de l’IA.
Les avantages des données synthétiques
- Quantité illimitée : Construisez des ensembles de données sans restriction quantitatives, idéales pour les domaines où les données réelles sont limitées
- Accessibilité améliorée : Elles surmontent les défis liés à l’accès aux données réelles, souvent coûteuses et réglementées.
- Coût avantageux : Les données synthétiques sont souvent plus rentables, offrant une alternative économique pour tester des simulations ou effectuer des analyses statistiques.
- Confidentialité garantie : Étant des données fictives, les données synthétiques sont entièrement anonymes, respectant ainsi la vie privée des individus et facilitant leur partage.
Comment évaluer la qualité des données synthétiques ?
L’évaluation de la qualité des données synthétiques repose sur trois dimensions clés : fidélité, utilité et confidentialité.
- Fidélité : Les données synthétiques doivent reproduire fidèlement les caractéristiques et la distribution statistique des données réelles.
- Utilité : L’utilité des données synthétiques est évaluée en comparant les performances des modèles formés uniquement avec des données réelles à ceux intégrant des données synthétiques.
- Confidentialité : Les données synthétiques doivent être entièrement anonymisées. Des métriques telles que l’absence de doublons et le score de confidentialité des plus proches voisins garantissent la sécurité des données.
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Alia Santé, composée d’experts en intelligence artificielle, propose une plateforme novatrice de génération de données synthétiques.
En effet Alia DataGen utilise l’IA pour créer des données synthétiques de haute qualité, surmontant les défis liés à l’insuffisance des données et à la confidentialité. Le rapport de qualité attribue un score basé sur diverses métriques, contribuant à l’évaluation globale.
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Conclusion
Les données synthétiques révolutionnent l’IA, offrant des solutions aux défis des données réelles. Elles ouvrent l’accès à des données de qualité, favorisant l’amélioration continue des modèles d’IA. Sans aucun doute, elles sont la clé pour propulser l’IA vers une évolution robuste, augmentant les performances tout en préservant la vie privée.
Merci de nous avoir suivi dans ce voyage passionnant vers les données synthétiques !
