Données Synthétiques
Jeux de données générés artificiellement qui imitent les distributions de données réelles, utilisés pour augmenter les ensembles d'entraînement tout en protégeant la confidentialité.
Données créées par des méthodes génératives (GAN, VAE, simulation) qui reproduisent les propriétés statistiques — corrélations entre caractéristiques, distributions, fréquences d’événements rares — des jeux de données réels, sans exposer d’informations personnelles ou propriétaires réelles. Les données synthétiques permettent l’entraînement dans le respect des contraintes de confidentialité et de conformité, mais elles doivent être validées quant à leur fidélité et à l’absence d’artefacts. La gouvernance exige des métriques de qualité des données synthétiques, un suivi de la provenance et des restrictions concernant le mélange de données synthétiques et réelles.
Une institution financière utilise un GAN pour générer des enregistrements de transactions synthétiques qui reproduisent les schémas de son jeu de données réel. Les analystes ont validé que les fréquences des schémas de fraude correspondaient aux données d’origine. Le jeu de données synthétique a permis à des chercheurs externes d’expérimenter sans compromettre la confidentialité des clients.
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