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Générer des datas nécessite des ressources financières, matérielles et humaines conséquentes. Pour résoudre ces problèmes, les spécialistes ont mis en place les données synthétiques. C'est une tâche incontournable, surtout pour le domaine de la haute technologie.
Et si on utilise l'intelligence artificielle pour générer des datas ? En général, c'est le concept des données synthétiques. Cette démarche se base sur des données réelles. Après quelques traitements, l'IA arrive à monter des renseignements quasiment identiques. Une approche efficace, surtout pour alimenter les modèles les plus exigeants.
Données synthétiques : qu'est-ce que c'est ?
Données synthétiques ou données artificielles. Ces termes désignent une base de data générée par un algorithme IA. En examinant des informations du monde réel, les algorithmes arrivent à en créer un nouveau point de départ. Cette dernière sera utilisée pour faire des tests, et aussi pour former différents modèles d'intelligence artificielle.
Ces données synthétiques seront alors exploitées dans le Machine Learning, ou pour entraîner différents algorithmes. Les avantages sont très nombreux, surtout pour les grandes entreprises high-tech. Une approche efficace et efficiente afin de faciliter la conception des modèles IA du futur.
Pourquoi utiliser des données synthétiques ?
La formation des modèles IA de référence, tels que ChatGPT, Gemini, ou Claude nécessite des bases données massives. Certes, les entreprises multinationales ont les ressources pour former ces intelligences artificielles. Mais ce n'est pas le cas de tout le monde.
Les données synthétiques sont alors des solutions efficaces pour entraîner avec précision les modèles du futur. C'est un gain de temps considérable pour les développeurs. De plus, l'approche est moins coûteuse en comparaison avec l'utilisation des données réelles. Ce ne sont que des aperçus. Voici les avantages majeurs de ces données synthétiques.
Des données de qualité pour les modèles IA
Les datas synthétiques se focalisent sur des informations du monde réel. Ces dernières ont été traitées par un algorithme précis afin d'en créer une base efficace. En plus de monter ces données synthétiques, l'intelligence artificielle complète aussi les lacunes. Elle classe ensuite les renseignements afin de faciliter leurs manipulations.
Un surplus pour former les modèles ML
Cet avantage s'applique principalement sur les modèles de Machine Learning. Même si les développeurs utilisent des datas réelles, ces derniers ont toujours quelques lacunes. C'est ici que les données synthétiques interviennent. Ces renseignements vont compléter les bases de départ afin de les rendre plus efficaces. Cette approche est alors un incontournable pour former un modèle d'IA prédictif.
Facilité de manipulation
L'IA procède à un étiquetage pour classer les données. Les développeurs peuvent alors exploiter les données synthétiques qui s'adaptent mieux à leur modèle d'intelligence artificielle. Il n'y a pas de doublons ni de datas erronées.
Sécurité et fiabilité
C'est le dernier avantage des données synthétiques. En effet, ces renseignements garantissent la confidentialité des informations. Les risques de fuite sont alors assez minimes. Toutefois, les développeurs doivent utiliser des protocoles de sécurité efficaces afin d'en assurer leur protection. Cette approche est nécessaire pour les grandes entreprises high-tech.
Focus sur l'histoire des données synthétiques
Le concept de données synthétiques n'est pas récent. En effet, cette approche était utilisée dans l'informatique depuis des décennies. Seules les démarches diffèrent à travers le temps. Le premier cas de figure remonte en 1970.
Toutefois, l'année 2012 marque l'évolution des données synthétiques. À l'occasion du concours ImageNet, des spécialistes ont réussi à entraîner un réseau neuronal artificiel. Logiquement, ils ont remporté la compétition.
À partir de cette année, les données synthétiques ont été des références dans le domaine de l'IA. Ses nombreux avantages, ainsi que ses coûts, ont été des arguments de taille pour les spécialistes.
Les différents types de données synthétiques
En général, il existe trois approches pour générer des données synthétiques. Ces méthodes ont leurs particularités, et permettent de créer une base efficace pour les modèles IA.
Le processus stochastique
Ces données synthétiques sont les plus faciles à manipuler. En effet, l'IA les classe des catégories spécifiques. Ici, la forme est plus importante que les contenus. Toutefois, il faut que les données réelles de départ soient assez précises pour pouvoir utiliser cette approche.
Mais le processus stochastique est très efficace, surtout pour les tâches rapides. Effectivement, l'IA peut œuvrer en elle-même, sans qu'un travailleur humain le supervise en permanence. Il faut juste une structure bien claire, et l'outil peut les traiter avec une efficacité optimale.
Cette démarche assez particulière permet aussi de générer un maximum de données avec peu de ressources.
Toutefois, l'utilisation du processus stochastique est assez limitée. Les développeurs doivent alors trouver des méthodes alternatives pour générer les données synthétiques.
Les données générées à partir de règles spécifiques
Cette deuxième méthode est assez difficile. Toutefois, elle permet d'assurer la précision des données synthétiques. Effectivement, un spécialiste humain doit puiser des datas réelles, les catégoriser, et ensuite demander aux algorithmes d'en créer des bases synthétiques.
Il existe alors plusieurs règles pour générer ces données. En effet, les développeurs doivent tenir compte des types de données, et les relations diverses entrent les catégories.
Données générées par l'IA
Oui, l'intelligence artificielle est un outil de référence pour générer des données synthétiques. Voici son approche pour atteindre cet objectif.
En premier lieu, l'IA utilise des algorithmes génératifs pour débuter le processus. Elle remplace alors les lignes de codes par des données. Elle utilise ensuite une méthode de distribution pour générer de nouvelles datas. Ces derniers sont quasiment identiques aux données de départ. Le résultat sera exploité dans l'entraînement de modèles ML, ou d'autres types d'intelligence artificielle.
Actuellement, il existe plusieurs types de générateurs de données synthétiques. La majorité est en open source.
Toutefois, cette approche a quelques inconvénients. Il faut analyser la similarité des données, et les corriger au fur et à mesure. D'un autre point de vue, l'IA peut aussi toucher à des données sensibles. Un protocole de sécurité efficace sera alors de mise pour éviter cet incident. Dans tous les cas, un spécialiste humain est nécessaire pour superviser le tout. Comme quoi, l'IA ne peut pas œuvrer seule en permanence. Elle doit toujours collaborer avec l'être humain.
Quelques exemples de donnée synthétiques
Les données synthétiques ne sont pas uniformes. Leurs aspects dépendent des développeurs, ainsi que de leurs devenirs. En général, il existe 6 types de données synthétiques.
Les datas non structurées
Pour faire simple, ces données synthétiques sont des blocs avec des mélanges de plusieurs informations. Vidéos, audio, images, etc. Ces contenus seront exploités pour former des IA spécialisées dans le domaine du multimédia. On peut citer le computer vision, qui est un secteur émergent actuellement. Les grandes entreprises, comme Google, utilisent aussi les données non structurées pour perfectionner des véhicules autonomes.
Les données des services financiers
Ces bases de données spécifiques sont des incontournables pour les services financiers. Comme le secteur est très sensible, il faut des renseignements tangibles pour détecter les fraudes. Toutefois, les données synthétiques sont aussi utilisées pour évaluer les risques. Les institutions, comme American Express, ainsi que JPMorgan exploitent cette technologie dans leurs services.
Les données tabulaires
Encore des données synthétiques spécifiques. Ici, les développeurs génèrent des informations sous forme de tableaux. Ces dernières seront ensuite exploitées dans différentes activités comme la formation de modèle de Machine Learning, ou la conception d'applications.
Les datas multimédias
Ce sont des dérivés des données non structurées. En effet, c'est un mélange de contenu audio, images, et vidéos. Mais le devenir est assez différent. Ces données synthétiques seront utilisées pour générer des contenus de même nature que leurs bases.
Les données de fabrication
Les industries sont les plus sollicitées par ces renseignements synthétiques. En effet, ces bases de données combinent les différentes informations en rapport avec les machines. Les ingénieurs peuvent alors les exploiter pour perfectionner les tests de contrôles et les maintenances.
Les données textuelles
Chatbots, traducteurs IA, ou autres. Ces données synthétiques sont aussi les plus utilisées dans différents outils et applications.
Cas d'usage des données synthétiques
La formation des modèles de Machine Learning et d'intelligence artificielle est l'utilisation principale des données synthétiques. Cette approche diminue les biais, et ajoute des données supplémentaires à l'entraînement. Finalement, les développeurs ont des IA performantes, qui ont très peu de lacunes. Mais l'utilisation des données synthétiques ne s'arrête pas là.
Dans le domaine sanitaire
La confidentialité est le mot d'ordre dans le domaine sanitaire. Toutefois, certains développeurs doivent exploiter les données de ce secteur dans différentes activités. C'est ici que les données synthétiques interviennent. En créant une base alternative, ces professionnels peuvent utiliser les informations cibles, dans toucher aux renseignements confidentiels des patients.
Règles de confidentialité
L'approche est presque la même que dans le domaine sanitaire. Toutefois, les spécialistes étendent l'utilisation des données synthétiques vers d'autres secteurs. C'est le cas des compagnies d'assurance par exemple. La création de ces datas permet alors de respecter les lois concernant la confidentialité. Les datas scientists vont pouvoir utiliser les données synthétiques pour faire des tests, des analyses, etc.
Essai
Cette dernière utilisation est destinée aux développeurs de logiciels. Afin d'assurer la fiabilité des tests, ils peuvent exploiter les données synthétiques provenant de plusieurs bases. Cette approche est la plus facile actuellement.
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