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    Qu'est-ce que la génération de données synthétiques ?

    La génération de données synthétiques est le processus de création de données artificielles qui reproduisent la structure, les modèles et les propriétés statistiques des données du monde réel, sans exposer d'informations sensibles ou identifiables. Elle permet aux équipes de développer, tester et déployer l'analytique, des modèles d'IA et des applications en utilisant des données qui se comportent comme des données réelles, mais qui sont sécurisées et plus faciles à travailler à grande échelle.

    Définition plus globale

    Les données synthétiques sont produites à l'aide de techniques de machine learning comme les modèles d'IA générative, des systèmes de simulation ou des algorithmes statistiques. Ces méthodes apprennent à partir d'ensembles de données existants et créent de nouveaux points de données qui préservent les relations, les tendances et les distributions des données originales, tout en garantissant qu'aucun enregistrement synthétique ne correspond à une personne ou à un événement réel.

    Les organisations s'appuient de plus en plus sur des données synthétiques car les données réelles sont souvent rares, sensibles ou coûteuses à obtenir. Cela simplifie la conformité, supprime le goulet d'étranglement de l'accès aux données et permet aux équipes de collaborer en toute sécurité dans tous les domaines de l'entreprise, sans exposer d'informations privées ou réglementées. En raison de leur scalabilité rapide et en toute sécurité, tout en réduisant les risques et en accélérant l'innovation, la demande en matière de données synthétiques ne cesse de croître. Fortune Business Insights prévoit que le marché de la génération de données synthétiques passera de 351,2 millions $ en 2023 à 2,34 milliards $ d'ici 2030.

    Les données synthétiques deviennent également la pierre angulaire de l'IA en entreprise. Selon une étude Deloitte citée par CIO.com, 30% des dirigeants de senior identifient le manque de données de haute qualité comme un obstacle important à l'adoption de l'IA générative. CIO explique que "la création d'une solution d'IA personnalisée basée sur les besoins uniques d'une entreprise nécessite des données. Malheureusement, les données dont disposent les entreprises peuvent présenter des lacunes importantes et des problèmes de confidentialité ou de conformité... De plus, il se peut qu'elles ne soient tout simplement pas assez nombreuses. Les données synthétiques peuvent combler ce fossé, en aidant les entreprises à tirer une réelle valeur commerciale de leurs déploiements d'IA."

    CTO Magazine reconnaît que les données synthétiques vont changer la donne pour l'IA, citant une prédiction de Gartner selon laquelle les données synthétiques dépasseront les données réelles dans les modèles d'entraînement de l'IA d'ici 2030.

    Comment les données synthétiques sont-elles appliquées aux métiers et aux données ?

    Les données synthétiques permettent une innovation plus rapide et une expérimentation plus sûre dans l'ensemble de l'entreprise. Elles permettent aux équipes de travailler avec des données de haute qualité même lorsque les données réelles sont limitées, restreintes ou incomplètes.

    Les organisations utilisent des données synthétiques pour :

    • Optimiser l'entraînement de l'IA et du machine learning : combler les lacunes des données, traiter les déséquilibres de classe (situations dans lesquelles certaines catégories apparaissent beaucoup moins fréquemment que d'autres, ce qui complique l'apprentissage pour les modèles), et modéliser des événements rares difficiles à capturer dans la vie réelle.
    • Réduire les risques liés à la confidentialité et à la conformité : remplacer les données sensibles par des versions synthétiques préservant la confidentialité afin que les équipes puissent expérimenter sans s'exposer à des risques réglementaires.
    • Accélérer l'analytique et le développement de produits : produire instantanément des données de test réalistes, en éliminant les retards dus aux contraintes d'accès aux données
    • Modéliser des scénarios futurs : simuler des conditions potentielles de marché, de clientèle ou d'exploitation, y compris des situations rares que les données réelles ne représentent pas de manière adéquate.
    • Favoriser une collaboration plus étendue : permettre aux équipes transversales, aux fournisseurs et aux partenaires de travailler avec des données pertinentes sans violer les obligations de confidentialité.

    Lorsque les données synthétiques sont intégrées dans les workflows analytiques, les organisations gagnent en rapidité, en agilité et en flexibilité, tout en maintenant une gouvernance des données et une protection de la confidentialité robustes.

    Comment fonctionnent les données synthétiques

    La génération de données synthétiques combine des techniques de modélisation, de validation et de protection de la confidentialité, pour produire des données qui ressemblent et se comportent comme des données réelles. Bien que les méthodes varient, l'objectif est le même : créer des données de haute qualité et fiables qui facilitent l'analytique et l'IA sans exposer d'informations sensibles. Les données synthétiques doivent être évaluées en permanence et faire l'objet d'itérations afin d'éviter de reproduire les biais, le bruit ou les inexactitudes présents dans les données sources.

    Techniques de génération de données synthétiques

    Les données synthétiques peuvent être créées à l'aide de plusieurs outils et méthodes, conçus pour apprendre à partir de données réelles et générer de nouveaux enregistrements qui reflètent leurs modèles. Dans tous les secteurs, les entreprises choisissent la méthode qui correspond le mieux à leur type de données, à leurs besoins en matière de confidentialité et à leurs objectifs en matière d'IA ou d'analytique.

    Les techniques courantes pour générer des données synthétiques sont les suivantes :

    • Réseaux antagonistes génératifs (GAN) : deux réseaux neuronaux rivalisent pour créer des données synthétiques très réalistes, souvent utilisées pour les images, les données tabulaires et même les séries temporelles (tendances ou comportements observés dans des données collectées au fil du temps), généralement à intervalles réguliers tels que l'heure, le jour ou le mois.
    • Autoencodeurs variationnels (VAE) : modèles qui compriment les données en une forme interne plus simple et reconstruisent ensuite de nouveaux exemples qui partagent les mêmes patterns.
    • Grand modèles de langage (LLM) : utilisés pour générer des textes synthétiques, des journaux ou des données conversationnelles qui suivent des modèles de langage appris.
    • Simulations basées sur des agents ou sur la physique : idéales pour la modélisation d'environnements réels tels que les systèmes de fabrication, les marchés financiers ou le comportement de populations.
    • Générateurs statistiques ou basés sur des règles : méthodes légères qui utilisent des distributions de probabilité ou des règles de gestion pour créer des données synthétiques rapidement et à grande échelle.

    Bien que les approches diffèrent selon la technique de génération, la plupart des workflows de données synthétiques suivent une voie similaire :

    1. Profilage et apprentissage à partir de données réelles : les modèles analysent les modèles, les relations et les propriétés statistiques.
    2. Génération de nouvelles données : les modèles d'IA générative tels que les GAN, les VAE, les LLM ou les moteurs de simulation créent de nouveaux enregistrements sur la base des patterns appris.
    3. Validation de la qualité des données : les équipes comparent les données synthétiques aux données réelles pour vérifier leur fidélité, leur utilité et leur intégrité.
    4. Application de mesures de protection de la confidentialité : des méthodes telles que la protection différentielle de la confidentialité, où les organisations tirent des enseignements des patterns généraux d'un ensemble de données sans rien révéler sur les individus, garantissent que les données synthétiques ne peuvent pas faire l'objet d'une ingénierie inverse pour révéler des individus réels.
    5. Déploiement et affinage : des données synthétiques sont introduites dans les workflows d'entraînement, d'analyse, de test ou de simulation de l'IA, et s'améliorent au fil du temps à mesure que les modèles apprennent.

    Cas d'usage

    Les données synthétiques ouvrent de nouvelles possibilités dans l'ensemble de l'entreprise en mettant à la disposition des équipes des données de haute qualité et sûres sur le plan de la confidentialité, chaque fois qu'elles en ont besoin.

    Voici quelques façons pour les organisations de le mettre à profit :

    • Data science et IA : augmenter les ensembles de données d'entraînement, améliorer la performance des modèles et renforcer les tests de scénarios.
    • Développement de produits et d'applications : générer des données de test réalistes pour les applications, workflows et interfaces.
    • Conformité et confidentialité : faciliter le partage et l'analyse sécurisés des données sans exposer d'informations personnelles ou réglementées.
    • Analyse du client : faciliter la segmentation et la personnalisation sans nécessiter d'accès direct aux données sensibles des clients.
    • Modélisation du risque et de la fraude : simuler des patterns de fraude émergents ou des événements à risque rares pour des systèmes de détection plus avancés.

    Exemples concrets

    Les données synthétiques accompagnent l'innovation dans les secteurs où la confidentialité, la rareté ou le risque limitent l'accès aux données réelles.

    Voici quelques exemples d'utilisation des données synthétiques dans différents secteurs :

    • Santé : générez des données cliniques et de type patient qui protègent les informations de santé personnelles tout en facilitant la recherche et le développement de modèles.
    • Services financiers : créez des transactions synthétiques et des profils de clients pour les tests de fraude, l'évaluation des risques et le partage sécurisé des données.
    • Retail : simulez les parcours des clients, les tendances d'achat et les scénarios d'inventaire pour améliorer la personnalisation et la prévision de la demande.
    • Production industrielle : produisez des données synthétiques pour l'IoT et les capteurs pour affiner la maintenance prédictive et optimiser les opérations.

    Questions fréquentes

    Les données synthétiques sont-elles identiques aux données anonymes ?
    Non. Les données anonymes sont dérivées d'enregistrements réels, tandis que les données synthétiques sont entièrement générées. Cela signifie que les données synthétiques évitent les risques de ré-identification qui peuvent encore exister avec l'anonymisation.

    Quelle est la précision des données synthétiques pour l'apprentissage de l'IA ?
    Lorsqu'elles sont générées à l'aide de techniques robustes, les données synthétiques peuvent égaler, et parfois surpasser, les données réelles en termes de performance des modèles, en particulier dans les scénarios d'événements rares.

    Les données synthétiques peuvent-elles remplacer totalement les données réelles ?
    Pas entièrement. Les données synthétiques sont plus efficaces lorsqu'elles appuient les données réelles, en particulier lorsque les équipes sont confrontées à des données limitées, à des contraintes de confidentialité ou à des ensembles de données déséquilibrés. Il s'agit d'un complément utile et non d'un remplacement complet.

    Ressources complémentaires

    Sources et références

    Synonymes

    • Données artificielles
    • Données simulées
    • Données générales
    • Données sûres pour la confidentialité

    Termes liés

     

    Dernière révision :

    Novembre 2025

    Normes éditoriales et révision d'Alteryx

    Cette entrée de glossaire a été créée et révisée par l'équipe chargée des contenus Alteryx pour garantir la clarté, l'exactitude et l'adéquation des textes avec notre expertise en matière d'automatisation de l'analytique des données.