Génération de données synthétiques

Un récent sondage de Gartner auprès de plus de 2 500 dirigeants a révélé que 45 % ont augmenté leurs investissements en IA en réponse à l’engouement autour de ChatGPT. Chez DataSunrise, nous suivons cette tendance. Vous avez probablement lu notre précédent article sur les outils basés sur l’IA pour la génération de données synthétiques (aléatoires ou factices). Cet article traite davantage du sujet de la génération de données synthétiques avec DataSunrise et d’autres outils gratuits disponibles.

Que ce soit pour des tests, de la formation ou du développement, l’obtention de données réelles pose des défis. Les problèmes de confidentialité, de disponibilité des données et les restrictions réglementaires entravent souvent l’accès aux données réelles. C’est là que la génération de données aléatoires entre en jeu. Elle offre une solution en créant des données artificielles qui imitent les caractéristiques des données réelles sans compromettre la confidentialité ou la sécurité.

Qu’est-ce que les données synthétiques?

Les données synthétiques sont des données générées artificiellement qui ressemblent aux données du monde réel en termes de propriétés statistiques, de motifs et de structures. Elles ne contiennent aucune information réelle sur les individus ou les entités. Au lieu de cela, vous créez ces données en utilisant des algorithmes et des modèles mathématiques pour maintenir l’authenticité tout en évitant les risques associés au traitement des données sensibles.

Capacités de DataSunrise dans la génération de données synthétiques

DataSunrise offre une fonction robuste de génération de données aléatoires qui imite avec précision les données réelles. Les gens utilisent cette fonctionnalité à diverses fins commerciales, du développement et des tests à l’amélioration des algorithmes d’apprentissage automatique. Examinons en détail les capacités de DataSunrise dans le domaine de la génération de données synthétiques.

Test de confidentialité et de sécurité des données

Une des applications principales des données est dans les tests de confidentialité et de sécurité des données. Les organisations, en particulier dans des secteurs comme la finance, la santé et le juridique, peuvent utiliser des données synthétiques pour évaluer leurs systèmes de sécurité sans exposer de véritables informations sensibles. Par exemple, une institution financière peut générer des données de transaction synthétiques pour tester ses systèmes de détection de fraude.

Formation de modèles d’apprentissage automatique

Les industries utilisent de plus en plus de données factices pour former des modèles d’apprentissage automatique. Cette approche garantit que la confidentialité des données réelles n’est pas compromise. Par exemple, une entreprise de santé peut générer des dossiers de patients synthétiques pour former un modèle prédictif pour le diagnostic des maladies sans violer la confidentialité des patients.

Développement et test de logiciels

Les données synthétiques sont inestimables dans le développement de logiciels. Elles fournissent des ensembles de données réalistes pour créer et évaluer des applications, en particulier dans des industries comme les télécommunications. Par exemple, une entreprise de télécoms peut générer des dossiers d’appels synthétiques pour tester son logiciel de facturation.

Analyse des soins de santé

Dans le domaine de la santé, de telles données permettent aux chercheurs et aux scientifiques des données de mener des études et des expériences sans violer la confidentialité des patients. Par exemple, une équipe de recherche peut générer des données de patients synthétiques pour étudier les effets d’un nouveau médicament.

Comment générer des données synthétiques avec DataSunrise

DataSunrise simplifie le processus de génération de données aléatoires, facilitant l’intégration des données dans divers flux de travail. Voici un guide étape par étape sur la façon de générer des données avec DataSunrise.

Étape 1 : Paramètres généraux

Allez dans Configuration – Tâches périodiques. Cliquez sur +Nouvelle tâche. Dans la sous-section Paramètres généraux, définissez le nom de votre tâche périodique. Sélectionnez le type de tâche – Génération de données synthétiques – et sur quel serveur commencer (facultatif).

Étape 2 : Sélectionnez l’instance de base de données

Dans la sous-section Génération de données synthétiques, sélectionnez l’instance de base de données. L’instance PostgreSQL est sélectionnée sur la figure ci-dessous.

Étape 3 : Tables générées

Dans la sous-section Tables générées, sélectionnez les cases nécessaires (par exemple, Table cible vide et Ignorer la génération de table en cas d’erreur). Cliquez sur +Sélectionner pour ouvrir une fenêtre où vous pouvez sélectionner les objets de la base de données dont vous avez besoin. Choisissez une base de données, un schéma, une table et une colonne pour lesquelles des données synthétiques seront générées. Après avoir fait vos sélections, cliquez sur Enregistrer.

Étape 4 : Sélection des générateurs de données (facultatif)

Dans la colonne Tous les générateurs, vous pouvez sélectionner ou créer le générateur. Dans la section Résultats d’exemple, vous verrez la liste des données générées. Une fois le tout terminé, cliquez sur Appliquer ou Enregistrer. Cela est facultatif car le système attribue des générateurs par défaut aux colonnes sélectionnées.

Si vous souhaitez créer votre propre générateur spécifique (avant de créer une tâche de génération de données synthétiques), allez dans Configuration – Générateurs, et cliquez sur +Créer générateur. Sélectionnez un type de générateur et spécifiez ses paramètres. Cliquez sur Enregistrer, et vous pourrez appliquer votre générateur dans la tâche de génération de données synthétiques.

« Nombre de lignes » en haut du tableau devient actif lorsque la colonne est sélectionnée.

Étape 5 : Enregistrement et exécution de la tâche

Ici, vous pouvez voir les tâches périodiques avec la tâche de génération de données synthétiques ainsi qu’une tâche périodique de comportement utilisateur créée précédemment.

La tâche est maintenant prête. Exécutez la tâche selon vos besoins ou faites-la fonctionner périodiquement.

Outils en ligne et solutions open-source

DataSunrise offre un contrôle très flexible et robuste sur la génération de données aléatoires, ainsi que des solutions de sécurité des bases de données de premier ordre offrant la plus grande couverture de bases de données et d’entrepôts cloud disponible sur le marché. Cependant, qu’en est-il des options gratuites? Plusieurs outils en ligne et bibliothèques open-source sont disponibles pour générer des données factices sans frais. Explorons quelques options populaires :

SDV (Synthetic Data Vault)

Nous avons brièvement abordé ce sujet dans notre précédent article sur la génération de données avec l’IA. Là, nous avons mentionné que CTGAN est une composante de SDV (Synthetic Data Vault). Pour récapituler, SDV est une bibliothèque Python open-source pour générer des données relationnelles à plusieurs tables. Elle utilise l’apprentissage automatique pour créer des données artificielles qui conservent les propriétés statistiques de l’ensemble de données original. Pour l’installation via pip, utilisez la commande suivante :

pip install sdv

Exemple d’utilisation :

from sdv.datasets.demo import download_demo
from sdv.single_table import GaussianCopulaSynthesizer

# Télécharger l'ensemble de données de démonstration
réel_data, métadonnées = download_demo(
    modalité='single_table',
    nom_data='fake_hotel_guests'
)

# Créer et adapter le synthesizer
synthesizer = GaussianCopulaSynthesizer(métadonnées)
synthesizer.fit(réel_data)

# Générer des données factices
données_synthétiques = synthesizer.sample(num_rows=500)

# Afficher les premières lignes des données générées
print(données_synthétiques.head())

Ce script utilise le synthesizer GaussianCopula de SDV pour générer des données synthétiques basées sur les propriétés statistiques d’un ensemble de données réel.

Le résultat peut ressembler à ceci :

CTGAN (Conditional Tabular GAN)

CTGAN est un modèle basé sur GAN spécialement conçu pour générer des données tabulaires synthétiques. Il est particulièrement utile pour les ensembles de données complexes avec des types de données mixtes.

Veuillez consulter notre précédent article sur les outils basés sur l’IA pour la génération de données synthétiques pour un exemple de code CTGAN.

Mockaroo

Mockaroo est un outil en ligne basé sur Ruby qui vous permet de générer des données aléatoires réalistes dans divers formats (CSV, JSON, SQL, etc.) sans programmation. Il offre une interface conviviale et prend en charge les schémas de données personnalisés. L’accès gratuit est limité à 1000 lignes de données.

Meilleures pratiques pour la génération de données factices

Pour garantir des données synthétiques de haute qualité :

1. Comprenez vos besoins en données et votre cas d’utilisation
2. Choisissez la méthode de génération appropriée en fonction de vos besoins
3. Validez les données générées par rapport à votre ensemble de données initial ou à vos exigences
4. Assurez la confidentialité des données en évitant l’inclusion d’informations sensibles
5. Affinez continuellement votre processus de génération en fonction des retours et des résultats

Conclusion

La génération de données synthétiques fournit une solution précieuse pour les organisations souhaitant travailler avec des données réalistes tout en préservant la confidentialité et la sécurité des données. DataSunrise simplifie ce processus, facilitant l’intégration des données artificielles dans divers flux de travail. Cependant, il est essentiel de valider l’efficacité et la fiabilité des données synthétiques. Les organisations doivent s’assurer que les données générées représentent avec précision la distribution des données réelles et maintiennent les relations et dépendances nécessaires.

En résumé, la génération de données offre de nombreux avantages, allant de l’amélioration de la confidentialité et de la sécurité des données à l’amélioration des modèles d’apprentissage automatique et des tests logiciels. Avec la fonctionnalité de génération de données synthétiques de DataSunrise, les organisations peuvent naviguer en toute confiance dans le paysage des données et exploiter le pouvoir des données générées pour leurs besoins commerciaux.

Pour plus d’informations, visitez notre site web ou demandez une démonstration en ligne.