Génération de données synthétiques

La génération de données synthétiques devient une capacité essentielle pour l’IA, l’analytique et les secteurs soumis à des exigences réglementaires strictes. Elle offre une méthode sûre et flexible pour créer des ensembles de données réalistes sans exposer les informations des clients, permettant aux équipes d’expérimenter, de valider des modèles et d’innover sans compromettre la vie privée. Un rapport Gartner a noté qu’environ la moitié des dirigeants ont augmenté les dépenses en IA en réponse aux technologies génératives telles que ChatGPT, soulignant le besoin croissant de solutions de données respectueuses de la vie privée.

Chez DataSunrise, nous considérons les données synthétiques comme un complément stratégique aux mécanismes de protection tels que le masquage et le chiffrement. Cet article explique ce que sont les données synthétiques, comment elles diffèrent du masquage, et comment notre plateforme — ainsi que des outils open source — peut les intégrer dans des pipelines de développement et d’analyse sécurisés.

L’utilisation de données réelles dans des environnements de développement, de test ou d’entraînement crée souvent des risques en matière de conformité et de confidentialité. Les données synthétiques répondent à ces défis en produisant des enregistrements artificiels qui conservent les qualités statistiques et la structure de véritables ensembles de données — offrant une valeur équivalente sans exposer d’informations sensibles.

Qu’est-ce que les données synthétiques ?

Les données synthétiques font référence à des informations créées artificiellement qui reflètent la structure et le comportement statistique des vrais ensembles de données sans conserver de valeurs réelles. Elles conservent les formats, les relations et les distributions, permettant aux équipes de développer, tester et analyser en toute sécurité. Comme aucun enregistrement réel n’est utilisé, les ensembles de données synthétiques éliminent les risques pour la confidentialité tout en restant très efficaces pour la modélisation IA, la validation des systèmes et les efforts de conformité.

Quand utiliser les données synthétiques par rapport au masquage

Le masquage statique ou dynamique est idéal lorsque vous devez conserver la structure et la logique des données de production — tout en conservant une référence à des valeurs réelles. Cependant, le masquage ne peut pas être partagé en externe si le schéma source ou les métadonnées créent un risque de ré-identification.

Les données synthétiques sont préférables lorsque :

• Vous devez simuler de grands ensembles de données sans lien avec des individus réels
• La conformité exige zéro exposition aux valeurs de production
• Vous travaillez avec des journaux non structurés ou entraînez des modèles de langage étendu

Cas d’utilisation des données synthétiques DataSunrise

Qu’est-ce qui rend les données synthétiques DataSunrise différentes ?

Alors que de nombreuses plateformes offrent la génération de données artificielles, peu l’intègrent directement dans des pipelines de sécurité et de conformité de niveau entreprise. Les outils de données synthétiques de DataSunrise sont étroitement liés aux fonctionnalités de masquage, d’audit et d’application des politiques — ce qui les rend idéaux pour une utilisation en conditions réelles dans des environnements réglementés.

• Fallback de masquage intégré : Basculez de manière transparente entre le masquage et la génération en fonction du contexte d’accès ou du type de schéma.
• Génération sensible aux politiques : Définissez des règles de génération qui s’alignent sur les filtres existants de conformité et les balises de données sensibles.
• Flux de travail planifiés : Automatisez la création d’ensembles de données synthétiques à travers des environnements, des applications et des pipelines CI/CD.
• Journalisation d’audit : Suivez chaque tâche de génération pour une traçabilité complète et une préparation aux audits.

Que vous testiez des applications internes ou entraîniez des modèles d’IA, les données synthétiques DataSunrise offrent aux équipes la flexibilité de simuler des charges de travail proches de la production — sans risquer les données de production.

Comment configurer la génération de données synthétiques dans DataSunrise

Étape 1 : Définir les paramètres généraux

Naviguez vers Configuration → Tâches périodiques et créez une nouvelle tâche. Sélectionnez “Génération de données synthétiques” comme type, et nommez la tâche en conséquence.

Étape 2 : Sélectionner l’instance de base de données

Choisissez votre instance cible. Ci-dessous, PostgreSQL est sélectionné comme moteur de base de données.

Étape 3 : Définir les tables et colonnes cibles

Sélectionnez le schéma et les tables dans lesquels les données synthétiques seront injectées. Choisissez des colonnes spécifiques, activez “Table vide” si nécessaire, et configurez le comportement en cas d’erreur.

Étape 4 : Utiliser les générateurs intégrés ou personnalisés

Choisissez parmi des générateurs de valeurs intégrés (noms, emails, nombres, dates) ou définissez une logique personnalisée via Configuration → Générateurs. Ceci est utile pour correspondre à des schémas spécifiques à un domaine, comme simuler des identifiants patients ou des codes fiscaux.

Étape 5 : Enregistrer, planifier et exécuter

Une fois enregistré, la tâche apparaît dans votre liste de travaux. Vous pouvez l’exécuter à la demande ou programmer des exécutions périodiques pour un rafraîchissement continu des données.

Outils gratuits et bibliothèques pour les données synthétiques

DataSunrise offre un support complet pour la génération synthétique avec des contrôles de masquage, d’audit et de conformité. Mais les développeurs et data scientists bénéficient également d’alternatives gratuites lors de l’apprentissage ou du prototypage.

SDV (Coffre-fort des données synthétiques)

SDV est un framework Python open source qui utilise des modèles statistiques et des GAN pour générer des ensembles de données tabulaires synthétiques. Il supporte les structures relationnelles et multi-tables.

pip install sdv

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

real_data, metadata = download_demo(modality='single_table', dataset_name='fake_hotel_guests')
synthesizer = GaussianCopulaSynthesizer(metadata)
synthesizer.fit(real_data)
synthetic_data = synthesizer.sample(num_rows=500)
print(synthetic_data.head())

CTGAN

Un modèle basé sur GAN adapté pour les données tabulaires, CTGAN fonctionne bien avec des ensembles de données déséquilibrés et des types de colonnes mixtes. Consultez notre précédent article sur la génération de données IA pour un exemple de code.

Mockaroo

Mockaroo est un outil web pour générer des ensembles de données fictives en CSV, JSON, SQL et autres formats. Il est idéal pour des prototypes rapides et supporte des schémas de champs personnalisés. L’utilisation gratuite est limitée à 1 000 lignes par session.

from scipy.stats import ks_2samp

# Comparer les distributions de la colonne 'age' entre les données réelles et synthétiques
ks_stat, p_value = ks_2samp(real_data["age"], synthetic_data["age"])
if p_value > 0.05:
    print("La distribution synthétique de 'age' correspond aux données réelles")
else:
    print("Différence significative détectée")
  

import pandas as pd

real_corr = real_data.corr(numeric_only=True)
synth_corr = synthetic_data.corr(numeric_only=True)
diff = (real_corr - synth_corr).abs()
print(diff.head())
  

Bonnes pratiques pour les données générées

1. Adapter les formats de données aux attentes des systèmes en aval
2. Préserver les relations entre les tables lorsque nécessaire
3. Documenter les règles de génération pour assurer la reproductibilité
4. Effectuer des vérifications de cohérence pour valider la logique
5. Utiliser le masquage ou des exclusions pour éviter tout chevauchement avec les données réelles

Comparaison rapide

Quand les données synthétiques ne suffisent pas : Considérations et contrôles

Bien que les données générées synthétiquement offrent de fortes garanties de confidentialité et une grande flexibilité, elles ne remplacent pas universellement les données réelles ou les flux de travail de masquage en entreprise. Certains scénarios — tels que les tests d’intégrité référentielle, les jointures déterministes ou l’analyse longitudinale — peuvent encore nécessiter un accès contrôlé à des ensembles de données masqués ou pseudonymisés.

Pour garantir que les données générées répondent efficacement à vos objectifs, considérez ces garde-fous :

• Alignement avec le cas d’utilisation : Pour la validation de modèles, utilisez des données entièrement synthétiques. Pour les tests d’intégration ou d’interface utilisateur, des clones de production masqués peuvent être plus précis.
• Documentation de la gouvernance : Suivez quels champs ont été générés synthétiquement, lesquels ont été conservés, et quels outils ou logiques ont été utilisés.
• Échantillonnage vs simulation : Ne confondez pas l’échantillonnage aléatoire de données réelles avec la génération synthétique. Seul ce dernier rompt le lien avec des sujets identifiables.
• Préparation aux audits : Conservez des journaux des tâches de génération, des délais de rétention et des contrôles d’accès — surtout si les données synthétiques intègrent des pipelines de tests partagés avec des fournisseurs ou des sous-traitants.

DataSunrise aide à concilier ces décisions grâce à l’automatisation, aux options de recours au masquage et à une visibilité complète sur les types de données et les environnements. Le résultat est des flux de données plus sûrs, plus intelligents et plus rapides — sans compromis sur la conformité.

Principaux points à retenir pour utiliser efficacement les données synthétiques

• Choisissez les données synthétiques lorsque la conformité exige zéro exposition aux enregistrements réels, ou lorsque vous partagez des ensembles de données en externe.
• Combinez la génération synthétique avec le masquage pour des scénarios hybrides — en conservant l’intégrité relationnelle lorsque nécessaire tout en remplaçant entièrement les champs à haut risque.
• Documentez les règles de génération, les politiques de rétention et les contrôles d’accès pour maintenir la gouvernance et la préparation aux audits.
• Testez les ensembles de données synthétiques dans des flux de travail réels pour confirmer qu’ils répondent aux exigences de performance, de précision et de compatibilité.
• Automatisez les tâches de génération grâce à la planification et à l’intégration dans les pipelines CI/CD pour des résultats cohérents et reproductibles.

Conclusion

Les données synthétiques offrent une alternative respectueuse de la vie privée et prête pour la conformité aux ensembles de données de production pour les tests, l’entraînement et la collaboration. Elles préservent les propriétés structurelles et statistiques tout en supprimant les identifiants, permettant aux équipes d’avancer plus rapidement avec un risque juridique et réputationnel réduit. Dans les industries réglementées, elles tracent souvent la démarcation entre une adoption sécurisée de l’IA et des manquements coûteux en matière de conformité.

DataSunrise intègre la génération synthétique dans un cadre global de sécurité et de gouvernance. Grâce à des flux de travail basés sur des politiques, au masquage en solution de secours et à des journaux d’audit complets, chaque ensemble de données répond aux exigences de l’entreprise et des régulateurs. Alors que l’adoption de l’IA s’accélère et que les règles de confidentialité se renforcent, les données synthétiques resteront une pierre angulaire d’une innovation sécurisée et évolutive.