Statice fait désormais partie de la plateforme Data Embassy d'Anonos

La technologie de données synthétiques de Statice fait désormais partie d'Anonos Data Embassy, la solution primée de sécurité des données et de protection de la vie privée.

EN SAVOIR PLUS

Découvrez la puissance des données synthétiques

Bénéficiez des avantages des données réelles sans risques pour la vie privée et sans restrictions de traitement des données.

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données synthétiques

Qu'est-ce que les données synthétiques ?

Les données synthétiques sont des données générées artificiellement qui imitent la structure et les propriétés statistiques des données recueillies lors d'événements réels.

Il est possible de produire des données partiellement synthétiques, où seuls certains points de données synthétiques complètent un ensemble de données existant. Un ensemble de données entièrement synthétiques ne contient aucune donnée originale.

Les ensembles de données structurées et non structurées peuvent servir de base à la génération de données synthétiques sous forme de tableaux ou d'images.

Enfin, des mécanismes de confidentialité peuvent être ajoutés pendant le processus de génération afin de protéger les informations sensibles contenues dans les données d'origine.

FAQ sur les données synthétiques

Pourquoi générer des données synthétiques ?
installation du logiciel de données synthétiques

Nous proposons des options de déploiement flexibles pour répondre aux besoins spécifiques de chaque entreprise. Choisissez l'interface de votre choix pour accéder aux capacités de génération de données synthétiques. Installez notre plateforme ou intégrez notre SDK directement dans votre serveur ou votre infrastructure en nuage. Les données ne quittent jamais vos locaux.

Comment générer des données synthétiques ?
logiciel de données synthétiques autonome

Générez des données synthétiques en quelques minutes, grâce à nos fonctions d'automatisation du prétraitement. Utilisez la détection automatique des types de données pour gagner du temps. Notre moteur sélectionne automatiquement le meilleur modèle pendant la phase d'apprentissage pour garantir des données synthétiques de haute qualité à partir de vos données originales.

Comment protégez-vous la confidentialité des données synthétiques ?
évaluation du logiciel de données synthétiques

En fonction de vos cas d'utilisation, l'utilité et la confidentialité des données auront une importance différente. Dans notre logiciel, vous pouvez utiliser des évaluations prêtes à l'emploi pour comparer la qualité et la confidentialité de vos ensembles de données synthétiques à votre ensemble de données original. Des recommandations vous aident à améliorer l'utilité et le niveau de protection des données synthétiques.

Quelles sont les applications commerciales des données synthétiques ?
partage de logiciels de données synthétiques

Utilisez des données synthétiques pour remplacer vos analyses de données, partagez-les en interne avec les parties prenantes aux données ou en externe avec des partenaires sans compromettre la conformité. 

générer des données synthétiques

Les organisations ou les équipes peuvent remplacer les données indisponibles par des ensembles de données générés artificiellement lorsqu'elles ne disposent pas de suffisamment de données pour un cas d'utilisation donné.

Dans les contextes où les données existent mais où leur traitement est restreint par des réglementations telles que le GDPR, les données synthétiques avec des garanties d'anonymisation deviennent une alternative conforme. Les données synthétiques peuvent également être une alternative lorsque des contraintes de sécurité empêchent les données de circuler dans une organisation.

Enfin, les données synthétiques peuvent être plus économiques lorsque les données réelles sont trop coûteuses à acquérir ou à produire.

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données synthétiques

Générer des données synthétiques revient à apprendre la distribution de probabilité conjointe d'un ensemble de données réel original pour générer un nouvel ensemble de données avec la même distribution. Plus l'ensemble de données réelles est complexe, plus il est difficile de cartographier correctement les dépendances. Les modèles d'apprentissage profond tels que les réseaux adversariens génératifs (GAN) et les autoencodeurs variationnels (VAE) sont bien adaptés à la génération de données synthétiques.

Le logiciel Statice suit une approche hybride de la génération de données synthétiques. Il décompose les données en groupes et traite chacun d'eux avec le modèle le mieux adapté à ses caractéristiques.

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confidentialité des données synthétiques

Une idée fausse courante consiste à penser que les données synthétiques sont intrinsèquement privées. D'une part, les modèles qui génèrent des données synthétiques peuvent mémoriser et reproduire des caractéristiques des données d'entraînement, ce qui entraîne des fuites de données privées. D'autre part, les données synthétiques sont vulnérables aux attaques contre la confidentialité qui peuvent conduire à la ré-identification des individus dans les données originales.

Différents mécanismes sont disponibles pour atténuer les risques d'atteinte à la vie privée. Vous pouvez choisir de former le modèle à l'aide d'algorithmes qui répondent à la définition de la confidentialité différentielle. Il est également possible d'utiliser évaluations de la confidentialité pour mesurer les risques de réidentification et évaluer la probabilité de fuite d'informations.

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applications de données synthétiques

Les organisations des secteurs centrés sur l'utilisateur et réglementés doivent être en mesure de développer leurs opérations de données tout en respectant les protections des données telles que le GDPR.

Les applications de données synthétiques s'étendent tout au long du cycle de vie des données : de l'intégration des données à leur diffusion. Parmi les applications les plus populaires, citons la migration vers le cloud, le partage interne des données, la conservation des données, l'analyse des données, les tests de données, l'entraînement des modèles d'IA/ML, le partage des données avec des tiers, le développement de produits, la monétisation des données ou la publication des données.

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Les avantages de l'utilisation de données synthétiques

Protéger la vie privée et l'utilité : L'accès aux données est un sujet stratégique pour toutes les entreprises. Avec l'entrée en vigueur du GDPR, la protection de la vie privée est également devenue la pierre angulaire des stratégies en matière de données, les organisations suivant les nouvelles règles de conformité et les exigences de sécurité.

Pour alimenter de manière compétitive le développement d'applications d'IA, créer des expériences client personnalisées et développer des produits concurrentiels, les organisations doivent répondre aux défis modernes en matière de données posés par les contraintes de conformité et de sécurité, les silos de données et les besoins d'innovation.

Augmenter l'agilité des données

Contrairement aux données du monde réel, vos équipes peuvent accéder à des données synthétiques anonymes sans passer par de longs processus de validation. Les données de votre organisation deviennent plus agiles grâce aux données synthétiques.

Anticiper les changements réglementaires

Nous avons construit des mécanismes de protection auxiliaires et des outils de protection de la vie privée qui vous permettent de documenter l'anonymat des données synthétiques préservant la vie privée. Vous évitez les risques financiers de non-conformité et les risques de sécurité liés à la ré-identification des données.

Déverrouiller de nouveaux cas d'utilisation

Le traitement des données personnelles impose des restrictions en matière de sécurité et de conformité qui ne s'appliquent pas aux données synthétiques anonymisées. Ainsi, vous pouvez débloquer les applications de données, de la conservation des données au partage externe, sans compromettre la confidentialité.

Prêt à passer au synthétique ?

Présentez-nous vos défis en matière de données, et voyez comment nous pouvons vous aider !
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