Entre concept et malentendu
Les données de test synthétiques sont utilisées depuis des années dans le domaine des tests. L'emploi parfois incohérent de ce terme peut engendrer confusion et malentendus. Une définition étant généralement conseillée, nous souhaitons apporter quelques éclaircissements et résumer ci-dessous les principales explications concernant les données de test synthétiques.
Quel est l'objectif des données synthétiques ?
En principe, les données synthétiques (comme leur nom l'indique) sont des données artificielles. Bien que leur finalité puisse varier, elles sont généralement conçues pour présenter un lien avec des données réelles. Les données synthétiques imitent donc les données réelles, notamment en ce qui concerne leur structure, leur contenu, leurs relations, leurs tendances et leurs aspects statistiques. Il est garanti que ces données ne contiennent aucune information sensible ou nécessitant une protection.
En résumé, les principaux avantages des données synthétiques sont les suivants :
- Pertinence :
Les données peuvent être mises à disposition pour un usage spécifique. Par exemple, fournir des données de test adéquates permet d’accroître l’efficacité des tests. De même, les systèmes d’IA peuvent être entraînés avec des données ciblées pour un objectif précis, tout en respectant les exigences réglementaires. - Sécurité des données :
Les données sensibles sont protégées lors de leur traitement. Cette protection vise à garantir le respect des obligations légales et réglementaires, ainsi qu’à lutter contre la cybercriminalité. L’accent est mis sur les données personnelles et les données sensibles de l’entreprise.
Quelles formes prennent les données synthétiques ?
Comme expliqué précédemment, il s'agit de données générées artificiellement et présentant un certain lien avec la réalité (dans les systèmes informatiques, on parle généralement de données de production). Ce lien avec la réalité peut varier considérablement, ce qui explique l'émergence des caractéristiques suivantes dans la définition :
données entièrement synthétiques
Ces données sont très peu ou pas du tout réalistes. Elles ne proviennent généralement pas de données de production réelles. Par exemple, des personnages fictifs sont créés, possédant des produits qui ne sont ni commercialisés ni existants.
Données semi-synthétiques
Ces données sont majoritairement issues de la réalité. Elles reposent sur des données réelles ou des modèles de données. Les personnages sont créés de manière synthétique selon un modèle de production, mais ils possèdent de véritables produits de l'entreprise.
Approches hybrides
Les approches sont combinées. Par exemple, des personnages entièrement fictifs se voient attribuer des produits d'une entreprise.
Comment sont créées les données synthétiques ?
Il existe d'innombrables outils et méthodes pour créer des données de test. Nous les regroupons dans les catégories suivantes :
- Approches basées sur des modèles
- Cadre d'automatisation
- Modèles GenAI
- Plateformes d'intelligence des données
- Les données sous forme de code
- Masquage et génération de données synthétiques
Ces approches sont souvent combinées. Le choix d'une solution adaptée dépend fortement des exigences du projet ou de l'entreprise.
Avantages et potentiel
La capacité à créer des données de test synthétiques sécurisées renforce non seulement la sécurité des données, mais ouvre également de nombreuses autres perspectives. Les plus importantes sont :
- Créez des données de test appropriées selon les besoins et adaptez-les aux exigences si nécessaire
- Génération de données qui n'existent pas (encore) dans la réalité
- Génération de données illimitée et évolutive pour différents systèmes et à des fins de test
- Les données peuvent être partagées avec des partenaires externes
- Données d'entraînement pour les systèmes d'IA ou les solutions SaaS externes
Nous sommes heureux de vous aider
Infometis est spécialisée dans la gestion des données de test, les données synthétiques et les tests logiciels. Nous accompagnons nos clients depuis la gouvernance globale des données jusqu'à la mise en œuvre et le déploiement de solutions de données de test adaptées.
Outre notre expertise méthodologique, nous réalisons des évaluations de marché continues des principaux fournisseurs de solutions et nous adaptons leurs capacités aux exigences typiques des clients.
