Meilleurs outils de données synthétiques
Les outils de données synthétiques sont des plateformes qui génèrent des médias synthétiques ou des ensembles de données synthétiques, tels que des images, du texte ou des données structurées, basés sur des données originales pour les tests, l'entraînement de modèles et la simulation. Ils permettent aux utilisateurs de produire des données artificielles à partir de zéro qui protègent les informations sensibles à la vie privée tout en maintenant les caractéristiques mathématiques et les relations inhérentes à l'ensemble de données original.
Les plateformes de données synthétiques sont principalement utilisées par des data scientists, des ingénieurs en apprentissage automatique et des chercheurs dans des domaines comme la technologie, la santé et la finance. Elles aident les entreprises à construire rapidement des ensembles de données pour les tests, l'apprentissage automatique, la validation des données, et plus encore, tout en garantissant la confidentialité et en résolvant les pénuries de données. En simulant des situations réelles, les outils de génération de données synthétiques permettent aux entreprises et aux chercheurs d'améliorer les algorithmes et d'innover sans dépendre de données sensibles ou indisponibles.
Les données synthétiques peuvent être créées par des méthodes comme l'imagerie générée par ordinateur (CGI), les réseaux neuronaux génératifs (GAN), et les heuristiques. Elles se présentent sous deux formes : les données structurées, qui incluent des chiffres et des valeurs, et les données non structurées, telles que les images et les vidéos.
Le principal avantage de l'utilisation des données synthétiques est qu'elles peuvent être utilisées sans risquer la confidentialité ou violer la conformité. Les logiciels de données synthétiques incluent également des protections de la vie privée, comme la confidentialité différentielle, pour garantir que les informations individuelles restent sécurisées. Cela facilite le partage de données par les organisations sans mettre en danger la vie privée personnelle.
Bien que les logiciels de masquage de données protègent également les informations privées, ils ne permettent pas de créer des données artificielles ou de gérer des ensembles de données à grande échelle comme le générateur de données synthétiques. De plus, les entreprises cherchant à résoudre les biais algorithmiques peuvent utiliser des données synthétiques pour réduire les biais dans leurs ensembles de données originaux.
Pour être inclus dans la catégorie des données synthétiques, un produit doit :
Générer des données synthétiques, telles que des images et des données structurées Convertir des données sensibles à la vie privée en un ensemble de données entièrement anonyme tout en maintenant la granularité Fonctionner immédiatement, et garantir que le modèle génératif peut générer automatiquement les données sans être explicitement programmé pour le faireAperçu des meilleurs Outils de données synthétiques
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Le logiciel de données synthétiques fait référence aux outils et plateformes conçus pour générer des ensembles de données artificiels qui reproduisent les propriétés statistiques et les modèles des données du monde réel. Contrairement aux sources de données traditionnelles, les données synthétiques sont entièrement artificielles, créées pour imiter les caractéristiques des données réelles sans contenir d'informations sensibles ou d'informations personnellement identifiables (PII). Cette approche aide les organisations à se conformer à diverses réglementations sur la confidentialité, telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD). Ces outils logiciels sont couramment utilisés pour augmenter les ensembles de données, simuler des événements et résoudre les déséquilibres de classes, offrant une solution rentable à la rareté des données. En utilisant des données synthétiques, les entreprises peuvent tester en toute sécurité des algorithmes, des modèles prédictifs, des applications et des systèmes sans les risques associés aux données réelles. Cela protège non seulement la vie privée, mais améliore également la conformité aux lois sur la protection des données. ### Qu'est-ce que la génération de données synthétiques ? La génération de données synthétiques est le processus de création de données artificielles qui reflètent les propriétés statistiques des ensembles de données réels. Cette méthode est particulièrement utile lorsque le développement d'un ensemble de données à partir de zéro serait trop long et coûteux, souvent aboutissant à des données incomplètes ou inexactes. Les outils de génération de données synthétiques facilitent ce processus, permettant aux développeurs de créer rapidement des ensembles de données précis et détaillés avec les variables requises. La génération d'ensembles de données synthétiques sert plusieurs objectifs clés, tels que l'amélioration de la confidentialité des données, l'amélioration des modèles d'apprentissage automatique (ML), le soutien à la recherche juridique, la détection de la fraude et le test des applications logicielles. Elle permet aux organisations d'innover et d'analyser tout en minimisant les risques associés à l'utilisation de données réelles. ### Comment générer des données synthétiques Voici un aperçu général des étapes impliquées dans la génération de données synthétiques. - **Définir les exigences en matière de données :** Commencez par identifier vos besoins (entraînement de modèles d'apprentissage automatique, test d'algorithmes ou validation de pipelines de données), le type de données (comme des images, du texte ou des données numériques) et les caractéristiques requises des données (taille, format et distribution). Établissez également le volume requis de données synthétiques. - **Choisir une méthode de génération :** Sélectionnez une méthode de génération. Il existe trois approches principales parmi lesquelles vous pouvez choisir : - **Modélisation statistique :** En analysant les données réelles, les scientifiques des données identifient ses modèles statistiques sous-jacents (par exemple : normal ou exponentiel). Ils génèrent ensuite des données synthétiques qui suivent ces distributions, créant un ensemble de données qui reflète l'original. - **Basé sur le modèle :** Les modèles d'apprentissage automatique sont entraînés sur des données réelles pour apprendre leurs caractéristiques. Une fois entraînés, ces modèles peuvent générer des données synthétiques qui imitent les modèles statistiques de l'original. Cette approche est utile pour créer des ensembles de données hybrides. - **Méthodes d'apprentissage profond :** Des techniques avancées comme les GANs et les autoencodeurs variationnels (VAEs) génèrent des données synthétiques de haute qualité, en particulier pour des types de données complexes comme les images ou les séries temporelles. - **Préparer les données d'entraînement :** Rassemblez un ensemble de données représentatif pour simuler des scénarios du monde réel. Assurez-vous que ces données sont nettoyées et prétraitées pour un entraînement efficace. - **Entraîner le modèle :** Choisissez un algorithme approprié et entraînez votre modèle en lui fournissant les données préparées, lui permettant d'apprendre les modèles pertinents. - **Générer des données synthétiques :** Entrez les attributs et le volume souhaités dans le modèle entraîné pour produire de nouvelles données synthétiques qui imitent les modèles du monde réel. - **Évaluer et affiner :** Évaluez la qualité des données générées pour vous assurer qu'elles répondent aux normes. Si nécessaire, affinez le modèle ou réentraînez-le pour améliorer les résultats. - **Considérations supplémentaires :** Assurez-vous que le processus de génération de données synthétiques respecte les réglementations sur la confidentialité et les directives éthiques et protège les identités individuelles. Traitez les biais pour garantir une représentation équitable et visez le réalisme, surtout lorsque les données sont utilisées pour entraîner l'IA ou tester des logiciels. ### Caractéristiques clés des outils de génération de données synthétiques Voici les caractéristiques clés que l'on trouve dans certains des meilleurs outils de données synthétiques. Notez que les caractéristiques spécifiques peuvent varier d'un produit à l'autre. - **Algorithmes de génération de données :** Le logiciel de données synthétiques crée des ensembles de données réalistes et statistiquement pertinents qui visent à imiter le comportement des données du monde réel. - **Préservation de la confidentialité :** Ces outils s'assurent que les données générées ne contiennent aucune information personnelle afin de protéger la vie privée des utilisateurs. - **Augmentation des données :** Cette fonctionnalité améliore les ensembles de données existants avec des données synthétiques. L'augmentation des données résout des problèmes tels que le déséquilibre des classes ou la rareté des données. - **Support des types de données :** Ce type de logiciel peut générer une grande variété de types de données, y compris des données structurées (tableaux), des données non structurées (texte et images) et des données de séries temporelles. - **Évolutivité :** Le générateur de données synthétiques permet la création de grands volumes de données, ce qui en fait une solution flexible et évolutive qui répond aux différentes demandes de données d'une organisation. ### Types d'outils de données synthétiques Vous pouvez choisir parmi quatre types d'outils de données synthétiques, tous expliqués ci-dessous. - **Logiciel basé sur les réseaux antagonistes génératifs (GANs) :** Les GANs sont un type de modèle d'intelligence artificielle (IA) où deux réseaux neuronaux - le générateur et le discriminateur - sont entraînés ensemble à travers un processus de compétition. Le générateur crée des données synthétiques, et le discriminateur évalue à quel point les données générées se mesurent par rapport à la réalité. - **Logiciel de modélisation statistique :** Cet outil de données synthétiques utilise des modèles mathématiques pour générer des données basées sur les propriétés statistiques trouvées dans les informations du monde réel. Il s'appuie sur des techniques et des algorithmes statistiques pour construire des ensembles de données synthétiques qui maintiennent les mêmes modèles globaux que les données originales. - **Logiciel de données synthétiques basé sur des règles :** Cela fait référence aux outils et plateformes qui créent des données synthétiques qui dépendent de règles et de conditions prédéfinies. Contrairement aux données générées par des modèles statistiques ou des techniques d'apprentissage automatique comme les GANs, les données synthétiques basées sur des règles sont créées en appliquant des règles et des algorithmes spécifiques qui définissent comment les données doivent être structurées et quelles valeurs elles doivent contenir. Par exemple, une règle pourrait stipuler que l'âge d'une personne doit être compris entre 21 et 35 ans ou que le montant d'une transaction doit être supérieur à un. - **Logiciel d'apprentissage profond et d'autoencodeur :** Les techniques d'apprentissage profond, en particulier les autoencodeurs, génèrent des données synthétiques. Les autoencodeurs sont des réseaux neuronaux utilisés pour apprendre les codages des données, généralement pour la réduction de la dimensionnalité ou l'apprentissage des caractéristiques. Ils peuvent également être utilisés pour construire des données synthétiques en reconstruisant les données d'entrée avec une variabilité ajoutée. ### Avantages des outils de génération de données de test synthétiques Peu importe comment une entreprise prévoit d'utiliser le logiciel de données synthétiques, il y a plusieurs avantages à le faire. Certains sont : - **Réduction des biais algorithmiques :** Le logiciel de données synthétiques aide à diminuer les biais qui sont parfois présents dans les données du monde réel. En concevant le processus de génération de données synthétiques, les développeurs peuvent vérifier que les groupes ou scénarios sous-représentés sont adéquatement représentés, conduisant à plus d'équilibre. - **Amélioration du partage des données :** Les données synthétiques facilitent le partage de données entre les organisations sans compromettre la confidentialité ou les informations propriétaires. Puisqu'elles ne contiennent pas d'informations personnelles ou sensibles authentiques, les utilisateurs peuvent les partager librement à des fins de collaboration, de recherche et de développement. - **Tests et développement sans risque :** Les données synthétiques construisent un environnement sûr pour les processus de test et de développement. Les développeurs peuvent utiliser des données synthétiques pour essayer de nouveaux systèmes, algorithmes et applications sans risque d'exposer ou d'endommager des données réelles. Cela élimine le risque de violations ou de fuites de données, car les données de haute qualité utilisées dans les tests sont fictives. - **Rentabilité et évolutivité :** Générer des données synthétiques est souvent plus rentable que de collecter et d'étiqueter des données du monde réel, avec l'avantage supplémentaire de pouvoir facilement évoluer pour produire de grands ensembles de données. ### Qui utilise le logiciel de données synthétiques ? Plusieurs types de développeurs individuels et d'équipes au sein des organisations peuvent bénéficier de l'utilisation du logiciel de données synthétiques. Les utilisateurs les plus courants sont détaillés ici. - **Scientifiques des données :** peuvent utiliser des outils de génération de données synthétiques pour rechercher de nouvelles idées sans avoir besoin d'accéder à des ensembles de données du monde réel et sans passer beaucoup de temps à assembler des ensembles à partir de différentes sources. - **Responsables de la conformité :** peuvent utiliser le logiciel de données synthétiques pour créer des ensembles de données non identifiables pour tester et valider la conformité aux réglementations sur la protection des données. Cela garantit la confidentialité et la sécurité sans exposer d'informations personnelles réelles ou de données sensibles. - **Développeurs de logiciels :** se tournent vers les outils de génération pour accélérer les processus de débogage et de création de logiciels en fournissant aux développeurs des ensembles de données réalistes à compléter. Ce type de logiciel peut également être utile pour prototyper des applications lorsque les données réelles peuvent ne pas être encore disponibles. ### Tarification du logiciel de données synthétiques Le logiciel de données synthétiques est généralement divisé en trois modèles de tarification différents. - **Modèle basé sur l'abonnement :** Les utilisateurs paient des frais récurrents pour accéder à toutes les fonctionnalités à intervalles réguliers, tels que mensuellement ou annuellement. - **Modèle de paiement à l'utilisation :** Ce modèle permet aux utilisateurs de payer en fonction de leur utilisation, du stockage des données, des sièges ou de la consommation. - **Modèle par niveaux :** Ce type de modèle offre plusieurs niveaux de tarification ou "niveaux", chacun avec un ensemble différent de fonctionnalités ou de limites d'utilisation. Les utilisateurs peuvent choisir un niveau qui correspond le mieux à leurs besoins et à leur budget, allant souvent des options de base aux options premium. Comme la plupart des logiciels, le prix change en fonction de facteurs tels que la complexité du programme et les fonctionnalités qu'il offre. Avant d'investir dans un outil de données synthétiques, les entreprises doivent déterminer leurs besoins spécifiques et les fonctionnalités sur leur liste de must-have pour plus de clarté. ### Alternatives aux outils de génération de données synthétiques Avant de choisir un outil de données synthétiques, vous pouvez également envisager l'une des alternatives suivantes pour vos besoins. - **Solutions de masquage de données :** protègent les données importantes d'une organisation en les déguisant avec des caractères aléatoires ou d'autres informations afin qu'elles soient toujours utilisables par tout le monde dans l'organisation, mais pas par quiconque à l'extérieur. - **Solutions d'augmentation des données :** utilisent des techniques pour étendre artificiellement la taille et la portée d'un ensemble de données sans collecter de nouvelles données. Le plus souvent utilisé dans le traitement d'images et de textes, il atténue les problèmes tels que le déséquilibre des classes et la rareté des données. En approfondissant la diversité et le volume des données d'entraînement, ils aident également les modèles à mieux généraliser aux données non vues, conduisant à des prédictions plus précises et fiables. - **Logiciel de génération de données factices :** crée des ensembles de données simulés qui imitent la structure et les propriétés des données réelles sans contenir d'informations réelles. Son domaine habituel est le test, le développement et la formation pour s'assurer que les applications peuvent gérer des scénarios de données du monde réel. ### Logiciels et services liés au logiciel de données synthétiques Certains outils liés au logiciel de données synthétiques ont des fonctionnalités similaires. Ils peuvent être utiles en fonction des besoins d'une entreprise. Voici quelques exemples de tels outils. - **Logiciel de simulation de données :** génère des ensembles de données artificiels pour reproduire des scénarios du monde réel pour les tests et l'analyse. Il aide à modéliser des systèmes complexes, à prédire des résultats et à évaluer les performances dans diverses conditions sans données réelles. - **Logiciel de modélisation de données :** crée des représentations visuelles des structures de données et des relations au sein d'une base de données. Il aide à concevoir, organiser et documenter l'architecture des données pour maintenir l'intégrité et la cohérence. Quelques cas d'utilisation sont la conception de bases de données, permettant une gestion efficace, une qualité améliorée et une communication claire entre les parties prenantes. - **Cadres d'apprentissage automatique :** automatisent les tâches pour les utilisateurs en appliquant un algorithme pour produire un résultat. Les modèles d'apprentissage automatique améliorent la vitesse et la précision des résultats souhaités en les affinant constamment à mesure que l'application digère plus de données d'entraînement. ### Défis avec les solutions de données synthétiques Malgré les nombreux avantages que les utilisateurs tirent du logiciel de données synthétiques, certains défis existent également. - **Croissance des données :** À mesure que le volume de données augmente, le processus de génération de données synthétiques via l'IA générative doit évoluer de manière appropriée. Ce processus peut être intensif et peut nécessiter une variété de ressources en termes de puissance de traitement et de stockage. De plus, maintenir la qualité des données synthétiques à mesure que l'ensemble de données croît devient plus complexe. Les ensembles de données plus grands nécessitent des modèles plus sophistiqués pour maintenir la précision et la pertinence. - **Sécurité des données et conformité :** Si les données générées ne sont pas correctement gérées, cela peut entraîner des violations potentielles de la sécurité où des informations sensibles peuvent être divulguées. De plus, certains outils de génération de données synthétiques ne respectent pas les réglementations existantes en matière de confidentialité telles que le RGPD ou la California Consumer Privacy Act (CCPA). - **Préservation des données :** Assurer que les données synthétiques préservent et maintiennent les propriétés, les modèles et les relations essentiels de l'original au fil du temps peut être difficile, mais cela doit être fait pour que les données synthétiques restent utiles et pertinentes pour leurs applications prévues. - **Coût de stockage et de récupération des données :** Les outils de génération de données synthétiques peuvent entraîner des coûts supplémentaires pour le stockage et la récupération en raison de l'utilisation de l'informatique en nuage ou des algorithmes ML. Les entreprises finissent par dépasser leur budget car elles ne tiennent pas compte de ces coûts lors du processus de planification. - **Accessibilité des données et compatibilité des formats :** Garder les données synthétiques facilement accessibles à travers différents systèmes et applications nécessite des formats cohérents et standardisés. Cependant, les environnements logiciels divers et les solutions de stockage de données variées peuvent entraîner des problèmes de compatibilité. De plus, à mesure que les normes de données évoluent, maintenir la compatibilité avec les nouveaux formats tout en préservant l'accessibilité aux données historiques devient compliqué. ### Quel type d'entreprises devrait acheter des outils de données synthétiques ? Toute entreprise disposant d'une équipe de développement pourrait bénéficier des outils de données synthétiques, mais ces organisations spécifiques devraient envisager d'acheter ce type de logiciel pour ajouter à leur pile technologique. - **Institutions financières :** Les données financières synthétiques peuvent être utilisées pour la modélisation des risques et la détection de la fraude. - **Organisations de santé :** Ces outils peuvent créer des dossiers de patients synthétiques pour la recherche et les tests sans compromettre la confidentialité des patients. - **Entreprises technologiques et startups :** Il est courant que le logiciel de données synthétiques soit utilisé pour tester des données et valider des applications et des modèles ML. - **Agences gouvernementales :** Ces institutions peuvent utiliser le logiciel de données synthétiques pour tester des politiques, des simulations de santé publique et la confidentialité des données dans les initiatives de recherche. - **Organisations éducatives :** Ces outils peuvent créer des ensembles de données réalistes pour la formation, les projets de recherche et les nouvelles pratiques et politiques d'éducation. - **Entreprises de vente au détail et de fabrication :** Une plateforme de données synthétiques peut simuler des données clients sur le comportement et les données de vente pour améliorer les stratégies de marketing et la gestion des stocks. - **Entreprises automobiles :** Les scénarios synthétiques permettent de tester les systèmes autonomes dans diverses conditions qui seraient difficiles ou risquées à reproduire dans la vie réelle. - **Organisations de sécurité et de cyberdéfense :** La création de scénarios d'attaque synthétiques aide à former les systèmes de sécurité et à améliorer leurs capacités de détection des menaces. ### Comment choisir le meilleur outil de génération de données synthétiques Ce qui suit explique le processus étape par étape que les acheteurs peuvent utiliser pour trouver des outils de données synthétiques adaptés à leurs entreprises. #### Identifier les besoins et priorités de l'entreprise Avant de choisir un outil de données synthétiques, les entreprises doivent identifier leurs principales priorités pour un outil et ce pour quoi elles l'utiliseront exactement. Des objectifs et des exigences clairs facilitent et rendent plus efficace le processus de sélection, surtout à mesure que de plus en plus d'options arrivent sur le marché. Parce qu'il faut prendre en compte des facteurs tels que la qualité des données, la conformité et la sécurité, la personnalisation et l'évolutivité. #### Choisir la technologie et les fonctionnalités nécessaires Ensuite, les entreprises travaillent à réduire les fonctionnalités et les fonctionnalités dont elles ont le plus besoin. Certaines technologies et fonctionnalités essentielles qu'une entreprise peut rechercher sont discutées ici. - **Réseaux antagonistes génératifs :** pour créer des données synthétiques hautement réalistes en entraînant des modèles à générer des données qui imitent de près les données réelles. - **Paramètres personnalisables :** qui permettent aux utilisateurs d'adapter la génération de données à des besoins spécifiques, tels que l'ajustement des distributions, des corrélations et des niveaux de bruit. - **APIs et SDKs :** qui fournissent une intégration facile avec les systèmes, bases de données et flux de travail existants. - **Conformité réglementaire :** pour s'assurer que le logiciel respecte les réglementations sur la protection des données telles que le RGPD et la Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA). - **Simulation de scénarios :** pour la capacité de simuler divers scénarios hypothétiques pour les tests et l'analyse. - **Fonctionnalités d'assurance qualité :** pour valider l'exactitude et la qualité des données. Lorsque les entreprises ont une liste restreinte de services en fonction de leurs exigences et des fonctionnalités indispensables, il est plus facile de déterminer quelles options conviennent le mieux à leurs besoins. #### Examiner la vision du fournisseur, la feuille de route, la viabilité et le support À ce stade, vous pouvez commencer à évaluer les fournisseurs de logiciels de données synthétiques sélectionnés et à effectuer des démonstrations pour déterminer si un produit répond à vos exigences. Pour obtenir le meilleur résultat, un acheteur doit partager des exigences détaillées à l'avance afin que les fournisseurs sachent quelles fonctionnalités et fonctionnalités mettre en avant. Voici quelques questions significatives que les acheteurs peuvent poser aux entreprises de génération de données synthétiques dans le cadre du processus de décision. - Quel type de données l'outil génère-t-il ? Est-ce exclusivement des données structurées ou peut-il générer des données non structurées, comme des images et des vidéos ? - Dans quelle mesure le logiciel reproduit-il avec précision les propriétés statistiques et la complexité des données réelles ? - La solution peut-elle gérer la génération de données à grande échelle et maintenir les performances et la qualité à mesure que les volumes de données augmentent ? - Comment l'outil gère-t-il les valeurs manquantes ? Existe-t-il une option pour remplir les valeurs manquantes avec des remplacements réalistes ? - Le format de sortie est-il personnalisable ? Pouvez-vous spécifier un format de sortie préféré pour votre ensemble de données ? - Comment le logiciel garantit-il la conformité aux réglementations sur la protection des données telles que le RGPD et la HIPAA ? - Comment la sécurité et la confidentialité s'intègrent-elles dans la génération de données synthétiques ? Pour éviter les violations de sécurité, l'outil offre-t-il des garanties contre l'accès non autorisé aux ensembles de données générés ? - Y a-t-il un système de support pour aider les utilisateurs s'ils rencontrent ou découvrent des problèmes ? Des tutoriels, des FAQ ou un service client sont-ils fournis si nécessaire ? #### Évaluer le modèle de déploiement et d'achat Une fois que vous avez reçu des réponses aux questions ci-dessus et que vous êtes prêt à passer à l'étape suivante, impliquez vos parties prenantes clés et au moins un employé de chaque département qui utilisera le logiciel. Par exemple, avec le logiciel de données synthétiques, il est préférable que l'acheteur implique les développeurs qui utiliseront le logiciel pour s'assurer qu'il couvre les fonctionnalités principales que votre entreprise recherche dans les ensembles de données synthétiques. #### Mettre le tout ensemble L'acheteur prend la décision finale après avoir obtenu l'adhésion de tous les membres du comité de sélection, y compris les utilisateurs finaux. L'adhésion est essentielle pour mettre tout le monde sur la même longueur d'onde concernant la mise en œuvre, l'intégration et les cas d'utilisation potentiels. ### Tendances des logiciels de génération de données de test synthétiques Certaines tendances récentes qui ont été récemment observées dans le domaine des logiciels de données synthétiques sont les suivantes. - **Intégration avec le pipeline d'apprentissage automatique :** Les outils de données synthétiques sont de plus en plus conçus pour générer automatiquement et ingérer des données directement dans les pipelines d'apprentissage automatique. L'automatisation de ce type réduit le temps et les efforts nécessaires pour préparer les données d'entraînement, ce qui permet aux scientifiques des données de se concentrer sur le développement et l'optimisation des modèles. - **Plateformes de génération de données automatisées :** Les outils de génération de données synthétiques automatisés deviennent populaires pour leur capacité à créer rapidement et avec précision de grandes quantités de données réalistes. Ils permettent aux utilisateurs de créer des ensembles de données réalistes avec un minimum d'effort, leur permettant de concevoir des scénarios complexes et de tester de nouveaux modèles efficacement. - **IA générative dans les données synthétiques :** L'utilisation de l'IA générative, utilisant des techniques comme les GANs et les VAEs, transforme le domaine des données synthétiques en créant des ensembles de données artificiels de haute qualité qui imitent les données réelles. Elle améliore la qualité des données, automatise la génération et permet des ensembles de données diversifiés et personnalisables tout en protégeant la vie privée.
