14 janv. 2025 | 11:00 - 12:00
Data Synthétique : Méthodologie, Exploitation, Solutions
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Description
Cette session vise à fournir une vision claire et pragmatique de la data synthétique, en détaillant ses principes, ses cas d’usage et ses outils, pour aider les entreprises à en tirer le meilleur parti dans leurs projets.1. Comprendre la Data Synthétique
Qu’est-ce que c’est ?
Des données générées artificiellement à partir de modèles algorithmiques pour imiter des données réelles.
Pourquoi l’utiliser ?
- Respect des réglementations comme le RGPD.
- Éviter les biais et générer des données équilibrées.
- Accéder à des données rares ou manquantes.
- Accélérer les projets en testant sans attendre des données réelles.
2. Générer et Utiliser la Data Synthétique
Étapes clés :
- Identifier les besoins et collecter les données réelles pour entraînement.
- Utiliser des algorithmes (comme les GANs) pour créer des données.
- Valider leur fidélité, anonymat et qualité.
Faire travailler ensemble data scientists, experts métiers et juristes.
3. Applications dans les Entreprises
Cas d’usage par secteur :
- Santé : Entraîner des algorithmes sur des données médicales anonymes.
- Finance : Simuler des transactions pour détecter les fraudes.
- Retail : Tester des parcours d’achat avec des profils synthétiques.
- Accélération des projets IA.
- Réduction des risques liés aux données personnelles.
- Réduction des coûts liés à la collecte de données réelles.
4. Outils et Technologies
Exemples :
- Open source : SDV, CTGAN.
- Solutions commerciales : Mostly AI, Tonic.ai.
Basé sur le type de données, la facilité d’intégration et le rapport qualité/prix.
5. Défis et Limites
Fiabilité :
Les données synthétiques peuvent manquer de précision ou de complexité.
Éthique :
S’assurer qu’elles restent anonymes et conformes aux réglementations.
Adoption :
Former les équipes pour qu’elles adoptent ces données en toute confiance.
Cette session offre une vision claire et pragmatique pour tirer le meilleur parti de la data synthétique dans vos projets d’entreprise.
