Données synthétiques : potentiel, pièges et comment garantir la qualité des données

Le paysage des données évolue, passant del'observation –qui consiste à tirer des enseignements des données historiques –à la génération, où l'on utilise des modèles pour prédire, simuler et enrichir la réalité. Cette évolution est motivée par la raréfaction croissante des données, le renforcement des exigences en matière de confidentialité et les limites de la collecte traditionnelle de données. 

Les données synthétiques sont extrêmement prometteuses, mais seulement sileur qualité et leur validation sont prises en compte dès le départ. Si la génération de données synthétiques est devenue relativement simple, le véritable défi consiste à garantir leur exactitude, leur fiabilité et leur pertinence pour la prise de décision. 

Au cours de cette session, nous vous expliquerons comment les données synthétiques sont utilisées aujourd’hui et, surtout,comment évaluer leur qualité avant leur mise en production. Vous repartirez avec des méthodes concrètes pour valider les données synthétiques et éviter les risques liés à l’utilisation de modèles non vérifiés ou insuffisamment testés. 

Vous apprendrez : 

• Pourquoi le secteur se tourne vers les données synthétiques — et quels sont les facteurs qui favorisent leur adoption aujourd'hui 
• Dans quels cas les données synthétiques apportent une réelle valeur ajoutée, et dans quels cas une validation insuffisante peut entraîner des risques
• Comment évaluer et utiliser les données synthétiques en toute confiance grâce à des cadres axés sur la qualité