15 meilleurs outils de génération de données synthétiques

Les données synthétiques, comme leur nom l'indique, sont quelque chose qui est artificiellement créé par les programmes d'IA.

Il peut s'agir de tout, du texte, des images, de la voix et même des séquences vidéo.

Maintenant la vraie question – Pourquoi ne pas simplement utiliser de vraies données ?

La raison en est le manque de contrôle sur les données.

Amazon génère à lui seul plus de 1000 pétaoctets de données chaque jour. De nombreux autres géants de la technologie ou des médias sociaux génèrent des quantités massives de données utilisateur. Mais le contrôle de ces données réelles n'appartient qu'à une poignée de géants de la technologie.

Les petites entreprises ou startups, cependant, n'ont pas accès à une telle abondance. Et par conséquent, les données synthétiques peuvent être une opportunité rentable pour former des prototypes et créer des modèles.

De plus, le fait que la numérisation a ouvert la voie aux entreprises pour capturer nos données afin de former leurs modèles ML. Ce n'est pas un problème pour nous tant qu'ils utilisent nos données pour générer des revenus.

Mais le gros problème survient lorsque le pirate s'introduit dans un système et peut récupérer des données sensibles.

L'utilisation des techniques traditionnelles d'anonymisation est encore un autre problème.

La technique utilise la pseudonymisation, le brassage des lignes et des colonnes, le remplacement des répertoires et le chiffrement.

Bien que cela paraisse prometteur, des études révèlent que l'identité de 80 % des titulaires de cartes de crédit peut être réidentifiée à partir des 3 dernières transactions et que 87 % d'entre eux sont à risque si leur date de naissance, leur sexe et leur code postal sont divulgués.

Pour pallier ce problème, les entreprises se tournent désormais vers des outils de génération de données synthétiques. Bien qu'ils offrent un moyen alternatif de capturer des données du monde réel, les données traitées restent sans compromis.

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

La génération de données synthétiques est un processus mathématique et statistique réalisé par des modèles d'apprentissage automatique entraînés à l'aide d'objets, de personnes et de l'environnement réels.

Cependant, les données de sortie ne contiennent aucune donnée sensible mais préservent les caractéristiques comportementales des données réelles.

La génération de données synthétiques n'est pas seulement une innovation, mais une solution pour une modélisation de données précise, sécurisée et rentable.

Selon Gartner, les données synthétiques vont éclipser les données réelles d'ici 2030. De plus, l'impact est déjà visible là où certaines startups capitalisent sur cette innovation.

Quels sont les avantages des données synthétiques ?

• La génération de données synthétiques est une solution sécurisée, rapide et évolutive par rapport aux outils d'anonymisation traditionnels.
• Il permet d'économiser du temps et de l'argent en automatisant la préparation manuelle et banale des données.
• Les données du monde réel sont fortement biaisées en faveur de résultats ou de catégories particuliers. Les données synthétiques suppriment ce comportement biaisé et offrent une vision diversifiée des possibilités.
• Il offre un contrôle complet sur les données où les développeurs peuvent ajuster les paramètres pour s'adapter aux circonstances changeantes.
• À l'aide de données synthétiques, les chercheurs peuvent modéliser des scénarios qui n'existent peut-être pas et qui pourraient favoriser l'innovation.
• Sans compromettre les données sensibles, les spécialistes du marketing peuvent créer un personnage client qui ressemble à un vrai Voyage client et comportement.
• Les fonctions de rééquilibrage peuvent aider à atténuer les inexactitudes et les informations manquantes pour fournir un ensemble de données complet et de qualité.
• Il peut garantir l'équité des données par une distribution équitable des données tout en respectant les politiques de confidentialité.
• Les données synthétiques peuvent être appliquées à presque tous les secteurs : informatique et logiciels, vente au détail, finance, défense, santé, agriculture, production alimentaire, construction, jeux, et bien d'autres.

Meilleurs outils pour générer des données synthétiques

Je vais maintenant partager les 15 meilleures plateformes de génération de données synthétiques qui peuvent réduire l'écart entre le monde réel et le monde simulé.

1. Brumeux

Hazy est une startup de génération de données synthétiques basée au Royaume-Uni qui vise à former des données bancaires brutes pour les industries fintech. La modélisation des données de Hazy permet aux développeurs d'accélérer les workflows d'analyse tout en évitant tout risque élevé de fraude constaté lors de la collecte de données clients réelles.

Même si les banques sont censées fournir des API pour la confidentialité et la transparence des données, travailler sur les données synthétiques de Hazy donne un soupir de soulagement car elles offrent la sécurité et sont conformes aux politiques GDPR.

Une quantité complexe de données est générée au cours des services financiers et est généralement stockée dans des silos au sein des entreprises.

Toutefois, le partage de données financières réelles entre différents secteurs d'activité, notamment à des fins de recherche, est sévèrement restreint par la loi.

Cela empêche également les entreprises de créer de nouvelles sources de revenus tout en vendant des informations précieuses sur les clients. Hazy s'assure donc que les entreprises peuvent monétiser les données en vendant des informations, et non des identités.

Le partage de données fait partie des exigences opérationnelles des institutions bancaires.

Cela leur permet de comprendre les comportements des clients en fonction des transactions et de synthétiser de nouveaux échantillons sans stocker de données réelles ou une partie de celles-ci. Mais après avoir synthétisé les données client en main, il est tout simplement impossible de les reconfigurer dans leur forme d'origine.

Hazy s'assure également de gérer ces processus gourmands en ressources en quelques jours qui pourraient autrement prendre des mois.

2. K2Voir

Les outils de génération de données synthétiques de K2View sont avancés et précis pour créer des données synthétiques réalistes et conformes à grande échelle.

Vous pouvez les utiliser pour fournir des données utiles à de nombreuses fins. Les exemples incluent les tests de logiciels et la formation de modèles d'apprentissage automatique.

L'offre principale de K2View est une approche innovante d'entité commerciale. Il conserve l'intégrité référentielle lors de la génération de données synthétiques. Pour ce faire, ils utilisent des modèles de modèles de données qui montrent comment les entités commerciales sont connectées.

Les données produites sont exactes et cohérentes entre différentes choses à cause de cela.

K2View propose quatre façons de générer des données, qui peuvent être combinées pour de meilleurs résultats.

1. IA générative qui exploite des algorithmes ML avancés pour imiter les distributions et les modèles de données réels, même lorsque les données d'origine sont rares.
2. Génération basée sur des règles, idéale pour générer des données pour de nouvelles fonctionnalités et des scénarios de test négatifs.
3. Le clonage de données, qui copie des sous-ensembles de données de production pour les tests de performances.
4. Masquage des données, qui sécurise les données PII en les anonymisant ou en les cryptant.

3. Datomiser

Lancé en 2020, Datomize est l'une des meilleures startups et un outil émergent de génération de données synthétiques. La modélisation AI/ML de Datomize est orientée vers les données clients des banques mondiales.

Avoir un fournisseur qui comprend les exigences techniques et respecte le conseil de réglementation est la moitié de la bataille à gagner.

Et Datomize se démarque vraiment en tant que générateur de données artificielles performant, collaborateur tiers dans les tests, le développement, l'innovation ainsi que la monétisation.

Avec Datomize, vous pouvez facilement vous connecter aux serveurs de données d'entreprise tels que PostgreSQL, MySQL, Oracle, etc… et traiter des structures de données complexes et des dépendances avec des centaines et des milliers de tables.

L'algorithme extrait ensuite les caractéristiques comportementales des données brutes et crée des jumeaux de données identiques mais totalement indépendants des données d'origine.

Avec l'intégration des API, la collaboration dans le cloud, la simulation de données et les fonctionnalités de confidentialité, Datomize fournit des solutions d'IA de pointe.

Récemment, Datomize a obtenu un financement de démarrage de 6 millions de dollars pour la commercialisation de ses services et pour permettre aux organisations d'accélérer leurs services de transformation numérique.

4. Tonique

Souvent appelée "The fake data company", Tonic.ai propose un moyen automatisé et anonymisé de synthèse de données à utiliser dans les tests et le développement.

La plate-forme met également en œuvre la désidentification de la base de données, ce qui signifie filtrer les données personnelles identifiables (PII) des données réelles et protéger la confidentialité des clients.

L'algorithme d'IA robuste de Tonic catégorise différentes tables dans les bases de données à l'aide du réseau antagoniste génératif, ou modèle GAN.

Il se compose de deux sous-modèles - Générateur et Discriminateur. Ils travaillent les uns contre les autres.

Le générateur récupère les données d'entrée réelles et crée des instances de données similaires mais complètement nouvelles. Le discriminateur, qui est formé à partir d'un générateur sur des données réelles et synthétiques, fait la distinction entre les deux données. Le processus s'est poursuivi tant que le discriminateur n'a pas pu faire la différence entre les vraies et les fausses données.

La plate-forme préserve les comportements et les dépendances au sein des données et permet à l'équipe de science des données de travailler facilement avec des données tout aussi précieuses en supprimant des heures de travail manuel.

Récemment, Tonic a lancé Smart Linking Generator, qui utilise des réseaux de neurones pour imiter des ensembles de données complexes qui nécessitent beaucoup de catégorisation.

5. LA PLUPART.AI

Mostly.AI est une plate-forme de données synthétiques basée à Vienne qui dessert des secteurs tels que l'assurance, la banque et les télécommunications. Il permet une IA de pointe et une confidentialité de premier plan tout en extrayant des modèles et une structure des données d'origine pour préparer des ensembles de données complètement différents.

Mostly.AI adhère strictement aux lois sur la confidentialité du GDPR et prétend être le premier générateur de données synthétiques à avoir reçu la certification SOC 2 Type 2. Cela signifie que l'éthique de travail de l'entreprise suit la sécurité, la transparence et la confidentialité.

La plate-forme permet aux utilisateurs d'échantillonner des données brutes à partir de zéro tout en tenant compte de la probabilité de créer des données synthétiques avec lesquelles ils n'ont aucune relation directe.

Mais cela signifie également qu'il n'y a pas de système à double sens où la réidentification des données synthétisées pourrait être inversée.

Pas seulement la synthèse de données. Le système d'apprentissage automatique de Mostly.AI ouvre également la voie aux ingénieurs de données pour visualiser plusieurs scénarios d'attaque et prendre des mesures d'aversion au risque si nécessaire.

Doté de fonctionnalités de modélisation prédictive, d'analyse avancée et de détection des fraudes, Mostly.AI est un logiciel incontournable pour les entreprises à la recherche de performances, de collaboration et d'innovation optimales.

6. Sogeti

Sogeti est une filiale du groupe Capgemini et une solution cognitive pour le traitement et la synthèse de données.

Il utilise une technologie construite nativement appelée amplificateur de données artificielles (ADA) qui peut apprendre et raisonner sur tout type de données qui lui sont transmises, qu'il s'agisse de documents structurés ou de documents non structurés tels que des manuscrits, des photos, des copies numérisées ou tabulaires.

ADA utilise des méthodes d'apprentissage en profondeur qui peuvent imiter les capacités de reconnaissance comme les humains et distinguent Sogeti de ses concurrents.

Qu'il s'agisse d'extraction de données, le système ADA permet d'identifier la pertinence des informations à traiter et de les classer selon les catégories.

Une fois les données synthétiques générées, Sogeti conserve les caractéristiques et les corrélations des données qui sont statistiquement similaires aux données d'origine mais sans aucune identité.

Avec la mise en œuvre du système ADA, Sogeti est devenue l'une des meilleures solutions basées sur la science des données, spécifiquement pour l'ingénierie, la recherche, l'assurance qualité et les tests.

7. Synthétisé

Synthesized.io est une solution tout-en-un d'IA dataOps pour l'approvisionnement, l'augmentation, le partage sécurisé et la collaboration des données.

La plate-forme génère des versions des données d'origine ainsi que plusieurs scénarios de données de test où elle identifie les valeurs manquantes et les informations sensibles. La société comprend le problème des déséquilibres de données tels que les valeurs manquantes ou les informations biaisées concernant la modélisation prédictive.

Par conséquent, la plate-forme utilise un modèle génératif automatisé appelé Synthesized SDK qui aide à remodeler les données selon les besoins. Le modèle peut s'assurer que les données sont pertinentes, exemptes de tout biais et ne contiennent pas d'informations sensibles.

De plus, les ingénieurs de données peuvent également anonymiser les données pour les réutiliser.

Récemment, la société a publié Synthesized SDK dans Google Colab, ce qui en fait une plate-forme idéale pour obtenir des informations critiques et travailler ensemble sur des bibliothèques d'apprentissage en profondeur.

La plate-forme permet aux équipes de R&D et aux entreprises clientes de se familiariser et leur permet d'apprendre les fonctionnalités nécessaires pour créer des données synthétiques haut de gamme.

En outre, la société a également lancé une bibliothèque Python open source appelée FairLens qui fonctionne avec Synthesized SDK et permet aux développeurs d'obtenir des informations sur les données, de découvrir les biais et de garantir une utilisation équitable des données.

Plusieurs compagnies d'assurance et bancaires font désormais confiance au SDK synthétisé et en font une plate-forme exigeante pour les scientifiques des données afin de fournir des résultats plus rapides et meilleurs que les techniques de synthèse conventionnelles.  

8. YDonnées

YData est une startup basée au Portugal qui aide les scientifiques des données à résoudre les problèmes de mauvaise qualité des données ou d'accès aux données d'utilisateurs volumineux à l'aide de solutions d'IA évolutives.

La société propose des outils propriétaires et des cadres automatisés pour faciliter le processus d'accès aux données, de profilage et de génération de données synthétiques tout en respectant les exigences de confidentialité et de protection des utilisateurs.

YData fournit non seulement des données synthétisées de haute qualité, mais s'assure qu'elles sont exemptes de biais ou de toute PII (Personally Identifiable Information).

Bien que la plateforme ait été lancée en 2019, leur service a déjà été adopté par de nombreuses organisations telles que la vente au détail, la finance, la santé, les télécommunications et même les services publics comme l'électricité ou l'approvisionnement en eau.

Tout en effectuant des tests tels que des attaques par inférence, les ingénieurs de YData restent responsables de tout risque de fuite d'identité ou de ré-identification. Par conséquent, ils utilisent la méthode TSTR (Train Synthetic Test Real) qui évalue la capacité des données générées par l'IA à être utilisées pour former des modèles de prédiction.

YData a récemment finalisé une levée de fonds d'amorçage de 2.7 millions de dollars pour étendre ses services à travers le monde, permettant ainsi à ses partenaires d'utiliser ses capacités de génération de données.

9. MDClone

La numérisation de l'industrie de la santé a généré une abondance de données sur les patients qui permet à l'industrie d'exploiter les informations pour des soins personnalisés.

Cependant, pour accéder aux données cliniques, les chercheurs devaient dépendre de médiateurs pour accéder aux données des patients. Le processus était cependant lent et limitait la flexibilité et l'accessibilité des données. La vie privée du patient était également une préoccupation majeure.

MDClone propose donc une approche systématique pour démocratiser les données de santé pour la recherche, l'analyse et la synthèse en temps réel sans empiéter sur les données sensibles des patients.

Cette plateforme des sciences de la vie basée en Israël utilise l'infrastructure ADAMS (demander, découvrir, agir, mesurer et partager) pour aider les utilisateurs à surmonter les obstacles courants tels que la disponibilité des données, l'innovation, la sécurité et favoriser de nouvelles opportunités de partenariat.

MDClone a franchi une étape de transformation en fournissant des données de patients clonées mais anonymes. La technologie permet de créer des données synthétiques basées sur des caractéristiques statistiques réelles de patients sans avoir de tels patients.

À l'aide de données de patients fictifs, les prestataires de soins de santé peuvent disposer d'une gamme variée d'informations basées sur l'âge, le sexe, les antécédents médicaux, etc. du patient. Par exemple, ils peuvent étudier les réactions de différents types de médicaments prescrits pour des maladies spécifiques qui peuvent aider trouvent de meilleures mesures de traitement.

10. Factus

Facteus est un générateur de données synthétiques basé sur la fintech qui capture des informations exploitables à partir des détails des transactions telles que les transactions par carte de crédit et de débit sans compromettre les détails sensibles des clients.

La plate-forme utilise des technologies natives, Mimic et Quantamatics pour effectuer des analyses, des tests, de la formation et du partage dans le cloud tout en respectant les lois réglementaires et de confidentialité.

La technologie de synthèse de données de Mimic permet aux ingénieurs d'accéder à des données utilisateur de haute qualité, d'accélérer l'innovation et de générer de nouveaux systèmes de revenus.

Alors que Mimic aide à générer des données synthétiques, Quantamatics permet aux utilisateurs de compléter l'information manquante et de prédire les performances futures.

Facteus s'est récemment associé à Pacific Epoch , une société de recherche en investissement, afin de proposer aux investisseurs du marché asiatique des données synthétisées sur les dépenses de consommation américaines.

Ce partenariat fournira aux investisseurs des informations uniques sur le marché pour renforcer les modèles d'investissement en Asie et aux États-Unis.

La société travaille également avec Snowflake Partner Network pour tirer parti de la migration des données, de l'utilisation d'outils d'analyse et des capacités informatiques de la plate-forme à l'aide des services cloud de Snowflake.

11. N'importe quel autre

La modélisation de la perception est une technologie de pointe en apprentissage automatique. Anyverse utilise cette technologie pour créer des environnements 3D simulés de manière synthétique.

Il s'agit de capturer des images du monde réel et de produire des données spécifiques aux capteurs qui doivent être validées, entraînées et testées.

Anyverse rend et configure différents scénarios pour des exemples de données à l'aide d'un moteur de lancer de rayons. La technologie calcule l'interaction des faisceaux lumineux avec les objets de la scène à un niveau physique.

Ceci est très utile pour recréer des scènes et des propriétés dynamiques complètement différentes tout en comblant les lacunes de données dans la scène d'origine.

L'année dernière, Anyverse s'est associée au fournisseur de solutions de sécurité Lidar Velodyne pour servir les industries de développement autonomes en croissance rapide.

La plate-forme prend en charge un large éventail de cas d'utilisation où les développeurs peuvent contrôler par programme les séquences capturées et générer plusieurs versions des données.

Par exemple, la formation de caméras intelligentes pour les drones, les véhicules ou les scénarios d'intérieur tels que la vidéosurveillance permet à la plate-forme de collecter des bases de données riches et de les utiliser pour modéliser des scénarios.

Cela peut s'avérer utile pour modéliser les villes intelligentes ou les problèmes de congestion routière, tout en prenant en compte le comportement des personnes et les phénomènes physiques en jeu dans le monde réel.

12. CVÉDIA

Doté de plusieurs algorithmes ML, CVEDIA propose des solutions de vision synthétique par ordinateur pour améliorer la reconnaissance des objets et le rendu de l'IA.

Cette plateforme s'intègre au programme Metropolis de NVIDIA, qui propose des solutions matérielles et logicielles pour l'ingénierie de pointe. Elle utilise un ensemble d'outils, de capteurs et d'objets connectés pour développer des applications d'IA avancées.

Par exemple, TALOS de CVEDIA est un détecteur humain avancé qui peut identifier les visages avec une grande précision même dans les situations de foule.

Dans le monde touché par la pandémie, la distanciation sociale est devenue une nouvelle norme. L'outil ACESO utilise donc des cartes thermiques pour mieux comprendre les zones de points chauds publics et leur comportement.

De même, HERMES utilise un algorithme d'apprentissage en profondeur pour classer les types de véhicules, des vélos aux bus. Bien que l'outil anonymise les plaques d'immatriculation en s'assurant du respect de la réglementation GDPR.

Il en va de même pour TALOS et ACESO qui veillent à ce que les visages soient absolument méconnaissables.

En outre, TALOS peut également être utilisé pour détecter les armes à feu et les fusils ainsi que pour comparer les piétons normaux et les porteurs d'armes tout en conservant la précision dans les environnements très fréquentés.

13. Neurolabs

Neurolabs est une plateforme de données synthétiques basée en Roumanie qui utilise des modèles de vision par ordinateur pour le marché de l'épicerie. Les points de vente au détail sont souvent confrontés à des problèmes de gestion des stocks en temps réel, de produits égarés ou manquants et de situations de rupture de stock.

Neurolab intègre donc sa solution maison appelée Re-Shelf pour surveiller ces problèmes et alerter le personnel interne.

Re-Shelf utilise l'apprentissage automatique et l'imagerie générée par ordinateur pour former des données au pixel près en temps réel.

La plate-forme permet aux utilisateurs d'accéder à des milliers d'unités de gestion de stock populaires (codes de produits utilisés pour identifier le stock à partir de listes ou de factures) et de les utiliser pour ajouter des images synthétiques de produits manquantes dans la base de données.

Pour des performances optimales, ils utilisent des boucles de rétroaction automatisées entre le modèle de vision par ordinateur et les données synthétisées. Il en résulte une réplique 3D de haute qualité qui imite fidèlement les variations de couleur et d'éclairage des produits réels.

Neurolabs affirme que sa capacité de reconnaissance d'objets est environ 20 fois plus rapide et 100 fois moins chère.

La plateforme travaille actuellement sur plusieurs cas d'usage tels que l'identification des défauts de fabrication, le tri et le classement des cultures en agriculture, le recyclage des déchets, etc.

14. Rendu.AI

Rendered.AI génère des ensembles de données synthétiques basés sur la physique pour les satellites, les véhicules autonomes, la robotique et les industries de la santé.

La société prétend rendre la génération de données synthétiques aussi simple qu'un clic sur un bouton. Il existe un outil de configuration sans code et des API permettant aux ingénieurs d'effectuer des modifications et des analyses rapides sur les ensembles de données. Ils peuvent effectuer la génération de données sur le navigateur et permettre une utilisation facile sur les flux de travail d'apprentissage automatique sans beaucoup de puissance de calcul.

Imaginons une entreprise qui souhaite lancer un nouveau type de capteur pour l'imagerie satellitaire et obtenir un financement pour ce projet. Dans ce cas, elle aurait besoin de données réelles pour démontrer l'application.

Par conséquent, une solution de données synthétiques de Rendered AI entre en jeu où l'entreprise peut rendre divers scénarios en temps réel et reproduire des images de type satellite.

La plate-forme permet également une collaboration où plusieurs utilisateurs peuvent travailler ensemble sur des canaux de génération de données et partager des informations en toute sécurité via le cloud.

15. Gretel

Gretel.ai fait partie des plateformes naissantes de création de données synthétiques. Gretel s'autoproclame "Privacy Engineering as Service" qui génère des ensembles de données statistiquement équivalents sans avoir aucune donnée client sensible de la source d'origine.

Lors de la formation des données pour la synthèse, l'algorithme ML de Gretel compare les informations en temps réel en utilisant un modèle séquence à séquence pour permettre la prédiction tout en générant de nouvelles données.

La plate-forme est alimentée par son réseau de neurones appelé Long Short-term Memory (LSTM) pour imiter toutes les données structurées des données d'origine.

Gretel implémente également une confidentialité différentielle qui garantit qu'aucune donnée d'origine n'est mémorisée ou ré-identifiée dans le système.

Gretel semble prometteur en tant que générateur de données de nouvelle génération, car la plate-forme s'engage à travailler bientôt dans les secteurs de la finance, de la santé et des jeux.

Réflexions finales

Pour les clients, les données ne feront plus peur. Alors qu'avec une meilleure mise en œuvre des politiques de confidentialité, les entreprises réduiraient leur dépendance vis-à-vis des clients.

Pour les hackers, je pense qu'ils pourraient avoir besoin de changer de métier.

Et pour les données, les choses vont être intéressantes.

Avec les progrès des modèles d'apprentissage automatique, les informations pourraient être aussi réelles que la façon dont les humains pensent et perçoivent. Différentes permutations et combinaisons permettraient d'obtenir des résultats alternatifs - même à une échelle que personne n'a jamais expérimentée.

Cela semble aussi intense que la théorie du multivers, n'est-ce pas ?

Enfin, une bonne nouvelle pour les PDG des géants de la tech. Pour eux, les données synthétiques signifient plus d'audiences au Congrès.