Une fois que vous entrez dans le domaine de l'IA, vous rencontrerez souvent le terme « données synthétiques ». En termes simples, les données synthétiques sont des données générées artificiellement et conçues pour dupliquer les données du monde réel.
En revanche, les données générées par l’homme sont des données traditionnelles, collectées par l’homme et peuvent être n’importe quoi, depuis les interactions sur les réseaux sociaux, les transactions monétaires, la façon dont vous interagissez avec un logiciel spécifique, les conversations à deux personnes, les ensembles de données de facturation, la collecte d’images, etc.
Alors que la demande de données de haute qualité augmente, nous assistons à deux tendances : les gens poussent les machines d’IA à générer des données synthétiques aussi proches que possible des données générées par l’homme et certains insistent sur les données générées par l’homme car ils pensent qu’elles ont une expression et une réalité.
Dans cet article, nous explorerons tout ce que vous devez savoir sur les données générées par l’homme et les données synthétiques.
Que sont les données générées par l’homme ou les données du monde réel ?
Pour commencer, vous lisez cet article et Google apprend combien de temps vous passez sur ce site Web, ce qui sera utilisé pour améliorer le référencement et l'expérience utilisateur globale. En d'autres termes, les données générées par l'homme ne sont rien d'autre que des données collectées auprès des personnes via diverses activités, notamment les interactions sur les réseaux sociaux, les transactions de commerce électronique, les enquêtes, les saisies de capteurs, etc.
La partie la plus importante des données générées par l’homme est qu’elles représentent des comportements, des opinions et des modèles du monde réel, souvent capturés dans des environnements naturels.
Voici quelques sources de données générées par l’homme :
- Activité internet : Comment les humains réagissent aux publications, aux clics, aux recherches et aux avis sur les réseaux sociaux.
- Historique d'achat: Registres d’achats en ligne, habitudes de dépenses, etc.
- Données du capteur : Appareils intelligents, systèmes IoT et objets connectés.
- Retour d'information: Enquêtes, évaluations de produits, entretiens, conversations en centre d'appels et sondages.
Avantages et inconvénients de l'énergie générée par l'homme
Avantages :
- Données réelles : Les données générées par l'homme fournissent une représentation fidèle de la manière dont les individus pensent, agissent et prennent des décisions dans des scénarios réels. Cette authenticité est inestimable, car la compréhension des interactions et des préférences naturelles des utilisateurs est essentielle pour créer des expériences significatives et engageantes.
- Contexte: La beauté des données générées par l’homme réside dans le contexte qui inclut des nuances culturelles, temporelles et situationnelles.
- Validation: Les données sont réelles et peuvent être facilement vérifiées avec d’autres données pour en vérifier l’exactitude (ce qui n’est pas possible avec des données synthétiques).
Inconvénients :
- Coût et évolutivité : Il s’agit du plus gros inconvénient des données générées par l’homme, car la collecte de données à partir de sources authentiques est assez coûteuse et ne peut pas être adaptée à des tâches spécifiques aux données comme l’apprentissage automatique.
- Intimité: Les données générées par l'homme peuvent être sensibles et personnelles. Si elles ne sont pas traitées correctement, elles peuvent affecter la vie privée de centaines de personnes.
- Les préjugés: Les êtres humains sont biaisés, tout comme les données qu’ils génèrent. Ces dernières peuvent refléter des préjugés sociétaux et manquer de diversité.
Applications des données du monde réel
Santé
Fournit des informations sur le parcours des patients, l’observance du traitement et les résultats en matière de santé.
Services financiers
Gère les évaluations des risques, la notation du crédit et la détection des fraudes à l'aide des données réelles des transactions clients.
Systèmes autonomes
Utilisé pour former les véhicules autonomes à gérer des scénarios réels, des conditions routières et des schémas de circulation.
Commerce de détail et comportement des consommateurs
Suivi des interactions réelles des clients, des tendances d'achat et des préférences pour un marketing personnalisé.
Qu'est-ce qu'une donnée synthétique ?
Comme son nom l'indique, les données synthétiques sont générées artificiellement en fonction de scénarios spécifiques. Par exemple, vous pouvez créer des données synthétiques pour une liste aléatoire de noms afin de tester une application de formulaire qui ressemblerait à ceci :
| Nom | Âge |
| Alice | 25 |
| Bob | 30 |
| Charlie | 22 |
| Diana | 28 |
| Ethan | 35 |
Voici quelques façons de générer des données synthétiques :
- Génération basée sur des règles : Vous fournissez des règles et des paramètres prédéfinis pour générer des données synthétiques.
- Modèles statistiques : Ici, les ensembles de données synthétiques sont créés en répliquant les propriétés statistiques des données réelles.
- Techniques basées sur l'IA : Dans cette approche, vous utilisez des techniques d’IA modernes telles que les GAN ou les autoencodeurs variationnels pour générer des données synthétiques complexes.
Applications des données synthétiques
Formation sur les modèles d'IA
Il s’agit de loin du cas d’utilisation le plus important des données synthétiques, car vous avez besoin d’une grande quantité de données pouvant être mises à l’échelle pour entraîner votre modèle d’IA.
Véhicules autonomes
Les données synthétiques peuvent être utilisées pour créer des environnements simulés afin de former des véhicules autonomes à plusieurs scénarios.
Augmentation des données
Les données synthétiques sont également utilisées pour améliorer les ensembles de données existants afin d’obtenir de meilleurs résultats d’apprentissage automatique.
Avantages et inconvénients des données synthétiques
Avantages :
- La protection de la vie privée: Les données synthétiques sont générées sans aucune information réelle sur les humains et ne contiennent aucun identifiant du monde réel, ce qui les rend respectueuses de la vie privée.
- Personnalisation: Les données synthétiques peuvent être générées avec des paramètres et des règles spécifiques, ce qui les rend extrêmement personnalisables en fonction de besoins spécifiques.
- Évolutivité: Il s’agit d’un autre grand avantage des données synthétiques par rapport aux données générées par l’homme : vous pouvez faire évoluer les données synthétiques selon vos besoins.
- Rapport coût-efficacité: Comme il peut être généré par ordinateur et permet de générer des données en grandes quantités, il est considéré comme assez rentable par rapport aux données générées par l'homme.
Inconvénients :
- Manque de perspective du monde réel : Cela doit être le plus gros inconvénient de l’utilisation de données synthétiques, car des données mal conçues peuvent facilement ne pas représenter le monde réel.
- Tests rigoureux : Pour générer des données synthétiques précises, vous devez effectuer des tests rigoureux pour aligner les données générées avec les modèles de données réels.
- Expertise technique: Contrairement aux données générées par l’homme, la génération de données synthétiques précises nécessite des compétences et des outils avancés.
Principales différences entre les données générées par l'homme et les données synthétiques
Voici quelques-unes des principales différences entre les données générées par l’homme et les données synthétiques :
| Aspect | Données générées par l'homme | Données synthétiques |
| Matériau | Activités et interactions humaines | Modèles algorithmiques et basés sur l'IA |
| Prix | Coûteux à collecter et à étiqueter | Rentable à grande échelle |
| Préjugé | Reflète les préjugés du monde réel | Contrôlé pendant la génération |
| Politique de confidentialité | Risque de violations de données | Intrinsèquement anonyme |
| Évolutivité | Limité par l'activité humaine | Facilement évolutif |
| Diversité des cas d'utilisation | Limité par la disponibilité | Personnalisable selon les besoins spécifiques |
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