Le défi est clair : la collecte traditionnelle de données peut prendre du temps, être coûteuse et limite souvent l’échelle de la recherche. La solution ? Les données synthétiques et augmentées. Ces deux techniques innovantes modifient le paysage de la production de données et offrent de nouvelles possibilités intéressantes pour optimiser les méthodes de collecte de données.
Que sont les données synthétiques et augmentées ?
Tout d’abord, clarifions ce que sont les données synthétiques et les données augmentées. Bien que ces termes soient souvent utilisés de manière interchangeable, ils renvoient à des concepts distincts :
- Les données synthétiques sont entièrement générées par des algorithmes plutôt que collectées à partir de sources réelles. Elles peuvent être utilisées pour simuler des scénarios et créer des ensembles de données lorsque les données réelles sont rares ou coûteuses à acquérir.
- Les données augmentées prennent des données existantes du monde réel et les améliorent ou les modifient pour créer des ensembles de données plus diversifiés. Cette méthode ne remplace pas les données originales mais les complète, offrant ainsi une perspective plus riche.
Pour en savoir plus, vous pouvez regarder notre webinaire et nos diapositives sur les données synthétiques ci-dessous.
L’essor et l’impact des données synthétiques : Avancer rapidement et de manière rentable
Les données synthétiques gagnent en popularité parce qu’elles offrent une solution pratique à deux défis importants : la rapidité et le coût. Les équipes de recherche peuvent générer de grands ensembles de données rapidement et pour une fraction du coût des méthodes traditionnelles. Cette agilité rend les données synthétiques particulièrement attrayantes pour les entreprises qui ont besoin d’informations rapides ou qui travaillent avec des ressources limitées.
Cependant, il est important de noter que les données synthétiques ne peuvent pas encore se substituer à des données réelles de haute qualité. Si les données synthétiques sont excellentes en termes de rapidité et de coût, elles manquent souvent de profondeur et de précision par rapport aux méthodes traditionnelles telles que la recherche qualitative ou l’échantillonnage d’experts. En d’autres termes, il est préférable d’utiliser les données synthétiques en conjonction avec les données réelles afin de compléter et d’améliorer les efforts de recherche.
Répondre aux préoccupations en matière de qualité des données
L’une des principales préoccupations lorsque l’on travaille avec des données synthétiques est la qualité des données sur lesquelles elles sont basées. La règle classique « garbage in, garbage out » s’applique toujours. Si les données synthétiques sont construites sur des données de mauvaise qualité, l’ensemble de données qui en résultera sera probablement erroné.
Par exemple, si les données sous-jacentes comportent des erreurs ou des biais, les données synthétiques reproduiront et amplifieront ces problèmes. C’est pourquoi il est essentiel de s’assurer que les données utilisées pour générer des ensembles de données synthétiques sont exactes et fiables. Les données synthétiques fonctionnent mieux lorsqu’elles sont fondées sur des données solides, de haute qualité et réelles.
Applications émergentes des données synthétiques dans tous les secteurs d’activité
Si les données synthétiques peuvent sembler être un outil de niche aujourd’hui, elles sont appelées à se généraliser dans un avenir proche.
La création de personas synthétiques est un domaine où les données synthétiques gagnent déjà du terrain. Les entreprises utilisent de plus en plus les personas synthétiques pour donner vie aux segments de clientèle, en fournissant une vision plus détaillée et plus humaine de leurs publics cibles. Cette tendance devrait se poursuivre et il est probable que les personas deviendront des éléments standard des rapports de segmentation.
Un autre domaine où les données synthétiques joueront un rôle plus important est celui de la planification de la recherche en amont. Par exemple, lors du lancement d’un nouveau produit, les entreprises peuvent utiliser des données synthétiques pour simuler les réponses des consommateurs et anticiper les réactions potentielles du marché. Cela permet de prendre des décisions plus éclairées sans les délais et les coûts associés aux groupes de discussion ou aux enquêtes traditionnelles.
Questions clés sur les données synthétiques
En plus des informations partagées lors de notre webinaire, voici quelques-unes des questions les plus pertinentes et les plus stimulantes posées par notre public, ainsi que les réponses de nos experts. Ces questions mettent en évidence les principaux défis et opportunités liés aux données synthétiques et augmentées.
Chris Robson, vice-président des services gérés chez QuestionPro, et Dan Fleetwood, président de Research and Insights chez QuestionPro, ont répondu à ces questions. Ils partagent avec nous leurs expériences et réflexions sur l’impact des données synthétiques dans l’évolution récente du marché de la recherche.
Q) Quels sont les principaux défis liés à la production de données synthétiques de haute qualité ?
- La principale difficulté liée à la production de données synthétiques de haute qualité consiste à s’assurer que les modèles utilisés pour les créer sont précis et impartiaux. Si les algorithmes sous-jacents sont défectueux, les données synthétiques pourraient ne pas refléter les scénarios du monde réel, ce qui affecterait les résultats des tests ou des simulations. En outre, le respect de la vie privée lors de la création de données synthétiques à partir de sources réelles est un défi qui doit être géré avec soin.
Q) Comment les données augmentées peuvent-elles améliorer la prise de décision dans des secteurs tels que la santé ?
- Les données augmentées peuvent être utilisées dans les soins de santé pour ajouter des couches d’informations supplémentaires aux dossiers des patients ou aux données cliniques, ce qui permet des analyses plus complètes. En enrichissant les données de nouvelles variables, les prestataires de soins de santé peuvent améliorer la précision des diagnostics, prédire plus efficacement les résultats et personnaliser les traitements des patients. Par exemple, la combinaison des antécédents du patient et des facteurs liés à son mode de vie pourrait permettre de prédire avec plus de précision les risques pour la santé.
Q) Peut-on utiliser des données synthétiques pour entraîner des modèles d’apprentissage automatique ?
- Absolument. Les données synthétiques sont particulièrement précieuses pour l’entraînement des modèles d’apprentissage automatique lorsque l’accès aux données réelles est limité ou coûteux. Les modèles d’apprentissage automatique peuvent être formés et testés dans un environnement contrôlé et sûr en générant des données synthétiques qui reflètent les conditions réelles. Cela est particulièrement utile dans des domaines tels que les véhicules autonomes, où la production de données réelles à des fins de formation peut s’avérer coûteuse et dangereuse.
Q) Comment garantissez-vous l’utilisation éthique des données synthétiques et augmentées ?
- Les préoccupations éthiques liées aux données synthétiques et augmentées peuvent être abordées en garantissant la transparence et l’équité du processus de génération des données. Il est essentiel d’utiliser des algorithmes et des modèles impartiaux et représentatifs de diverses populations. En outre, lorsque l’on travaille avec des données augmentées, il est essentiel de respecter la vie privée et d’éviter de déformer les données du monde réel d’une manière qui pourrait induire en erreur les décideurs ou nuire aux individus.
Q) Quel est l’avenir des données synthétiques dans les principales industries ?
- L’avenir des données synthétiques est prometteur, car elles sont de plus en plus adoptées dans divers secteurs. Nous assisterons probablement à une utilisation plus répandue dans des secteurs tels que la santé, la finance, l’automobile et le commerce de détail. À mesure que la technologie s’améliore, nous pouvons nous attendre à ce que les données synthétiques deviennent un outil standard pour l’entraînement des modèles d’IA, la réalisation de simulations et l’amélioration de la recherche, tout en préservant la confidentialité et l’efficacité.
Obtenez des informations de première main : Session de questions-réponses en prime
Après avoir regardé notre webinaire sur les données synthétiques, ne manquez pas la session bonus de questions-réponses où nous répondons à vos questions les plus urgentes sur les données synthétiques et augmentées. Dans ce suivi exclusif, nous approfondissons des cas d’utilisation spécifiques, répondons aux préoccupations du public et partageons des conseils sur la façon dont vous pouvez tirer parti de ces stratégies de données dans votre propre travail.
Un avenir radieux pour la production de données
L’avenir de la génération de données est prometteur, les données synthétiques jouant un rôle important dans la stimulation de l’innovation et de l’efficacité dans tous les secteurs. Ces outils de génération de données synthétiques permettent de créer et d’améliorer les données qui peuvent alimenter les progrès de l’IA, de l’apprentissage automatique et de la recherche sans les limites des méthodes traditionnelles de collecte de données.
Si vous êtes prêt à tirer parti des données synthétiques et augmentées dans vos projets de recherche, vous êtes au bon endroit. QuestionPro propose des outils puissants pour vous aider à exploiter efficacement ces techniques de données innovantes.
À propos de nos conférenciers
Chris Robson est vice-président des services gérés chez QuestionPro. Il apporte plus de vingt ans d’expérience dans les domaines de la science des données, de l’innovation et de l’analyse. Avant de rejoindre QuestionPro, il était responsable mondial de la science des données chez Human8, une société internationale de conseil en marques, où il a été le pionnier de nouvelles méthodologies, en particulier dans l’application de l’IA générative et des grands modèles de langage (LLM) pour conduire des solutions d’avant-garde.
Au cours de sa carrière antérieure, Chris a notamment dirigé des équipes de recherche avancée et de logiciels chez HP, où il a géré plus de 70 personnes afin de fournir des solutions technologiques innovantes. En tant que Chief Innovation Officer et Global Head of Research Science chez ORC, il a été le fer de lance de l’adoption de nouvelles approches en matière de données, façonnant la stratégie de données de l’entreprise en mettant l’accent sur les informations exploitables.
Entrepreneur chevronné, Chris a cofondé et dirigé avec succès deux agences de recherche analytique : Parametric Marketing et Deckchair Data. Il est titulaire d’une licence en sciences avec mention en mathématiques de l’université Brunel de Londres.
