Données synthétiques : principaux cas d'utilisation
Découvrez le potentiel des données synthétiques pour soutenir le déploiement de modèles d'IA spécialisés dans divers secteurs et départements commerciaux
)
Surmonter les défis liés aux données grâce à des solutions synthétiques
Les entreprises exploitent de plus en plus les données pour prendre des décisions et personnaliser les modèles d'IA, mais l'acquisition d'ensembles de données complets et représentatifs peut s'avérer difficile et coûteux. Les données synthétiques constituent une solution évolutive qui permet de résoudre les problèmes de confidentialité, d'étiquetage et de coûts en générant de manière flexible des données reflétant le monde réel. Il permet la création d'ensembles de données personnalisés, améliorant ainsi la formation, l'expérimentation et l'innovation des modèles. Générées à l'aide de modèles d'IA génératifs, les données synthétiques couvrent différents types, notamment des données tabulaires, des textes, des images, des vidéos, des données spatiales, des séries chronologiques, des graphiques et des simulations 3D.
Principaux cas d'utilisation par secteur
Reply soutient l'adoption de données synthétiques dans divers secteurs industriels, améliorant à la fois la gestion des données et l'efficacité opérationnelle. Par exemple, en combinant la simulation 3D avec l'IA, Reply reproduit efficacement des scénarios du monde réel pour entraîner les systèmes d'IA au développement de véhicules autonomes, en utilisant une approche « sim-to-real ». Les avantages des données synthétiques sont évidents dans les simulations, où les méthodes traditionnelles de collecte de données sont inadéquates ou difficiles dans le monde réel. Grâce à des résultats prometteurs, l'intérêt pour les données synthétiques ne cesse de croître dans les secteurs de la finance, de la pharmacie, de la santé et de la fabrication, car leur potentiel d'innovation et d'amélioration des opérations est de plus en plus reconnu.
)
Institutions financières
Les données synthétiques aident à modéliser les événements extrêmes et à améliorer la détection et la prévention des fraudes. Dans le secteur de l'assurance, il facilite la gestion des sinistres et l'identification des demandes frauduleuses. Pour l'évaluation du crédit, les données synthétiques améliorent l'évaluation des risques et la notation de crédit, permettant la détection des biais, améliorant la fiabilité des modèles financiers et garantissant la conformité aux réglementations internationales.
Soins de santé et produits pharmaceutiques
Les données synthétiques simulent les réponses des patients, accélèrent le développement de médicaments et facilitent l'étude des maladies rares en modélisant la progression et en personnalisant les traitements. En imagerie médicale, il génère des images de maladies sous-représentées, améliorant ainsi la précision et l'évolutivité de l'IA. Les dossiers médicaux électroniques synthétiques préservent la confidentialité tout en reflétant fidèlement les informations cliniques.
Fabrication
Les données synthétiques améliorent la maintenance prédictive en simulant des événements rares, en améliorant la précision de l'IA et en réduisant les temps d'arrêt coûteux ainsi que la complexité de la collecte de données dans le monde réel. Il soutient également l'adoption de modèles d'usine intelligents, de robotique et d'automatisation industrielle, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle et la sécurité tout en accélérant l'intégration de l'IA dans les processus de production.
Utilisation de données synthétiques dans différents services commerciaux
Les avantages des données synthétiques s'étendent à diverses fonctions commerciales et à divers secteurs industriels. Il joue un rôle transformateur dans la gestion des données en résolvant les complexités liées à la collecte, à l'étiquetage et à la conformité, accélérant ainsi la génération de données, réduisant les coûts et améliorant l'évolutivité tout en préservant la qualité et la sécurité. Les données synthétiques permettent également de lutter contre les biais de l'IA, en particulier dans le domaine des ressources humaines, en équilibrant les ensembles de données pour garantir des prévisions plus justes grâce à la création de CV synthétiques pour corriger les déséquilibres démographiques dans les données historiques, améliorant ainsi les processus de recrutement. Les départements les plus prometteurs sont la cybersécurité, le marketing et les ventes, ainsi que la chaîne d'approvisionnement et la logistique.
L'approche pragmatique de Reply en matière de données synthétiques
Reply est activement engagée dans le développement de données synthétiques, en encourageant de vastes activités internes de recherche et développement, soutenues par des secteurs d'activité dédiés. Les experts de Reply développent des solutions avancées pour relever des défis critiques dans de nombreux secteurs et conçoivent des implémentations efficaces, aidant les clients à découvrir la valeur commerciale et les opportunités offertes par les données synthétiques.
