Données synthétiques (Synthetic Data)

Pas entièrement. Les données synthétiques sont un complément puissant aux données réelles : elles comblent les manques, augmentent la diversité et respectent la vie privée. Mais un modèle entraîné uniquement sur des données synthétiques risque le model collapse — il faut toujours un ancrage dans la réalité.

Plusieurs méthodes existent : les LLM comme ChatGPT ou Claude pour générer du texte structuré, les GANs pour les images, les modèles de diffusion, les simulateurs physiques, et les techniques statistiques classiques comme le SMOTE pour les données tabulaires.

Parmi les exemples courants : des visages générés par des GANs (comme sur thispersondoesnotexist), des séquences de conduite simulées pour entraîner des véhicules autonomes, des dossiers patients réalistes mais fictifs qui préservent les statistiques médicales sans vraie identité, des transactions frauduleuses pour équilibrer un dataset de détection de fraude, ou des paires de questions-réponses rédigées par des LLM comme ChatGPT ou Claude. Chacun imite les propriétés statistiques de données réelles sans exposer de vraies personnes.

Oui. ChatGPT est très utilisé pour générer des données textuelles synthétiques : paires de questions-réponses structurées, exemples de conversations, échantillons annotés, voire des enregistrements tabulaires fictifs en CSV ou JSON. Il excelle à produire des échantillons variés suivant des instructions, pour le fine-tuning ou les tests. Les principales limites sont les hallucinations factuelles et un manque de diversité : il faut donc valider et dédupliquer les données générées avant tout entraînement.

Les données réelles proviennent d'événements, d'observations ou de personnes réels. Les données synthétiques sont générées par des algorithmes ou des modèles d'IA pour imiter les schémas statistiques des données réelles sans décrire aucun individu réel. Les données réelles offrent une exactitude de référence mais posent des problèmes de vie privée, de coût et de rareté. Les données synthétiques sont moins chères, sûres pour la vie privée et scalables, mais ne valent que le modèle et les hypothèses qui les sous-tendent.

On regroupe généralement les données synthétiques par modalité : texte (conversations, Q&A et annotations générés par LLM), images et vidéo (GANs et modèles de diffusion produisant visages, scènes, objets) et données tabulaires (dossiers financiers ou médicaux créés avec des VAE, CTGAN ou SMOTE). On distingue aussi le fully synthetic (aucun enregistrement réel), le partially synthetic (champs sensibles remplacés) et les datasets hybrides mêlant échantillons réels et générés.

Oui, lorsqu'elles sont bien utilisées. Les données synthétiques améliorent clairement les modèles en augmentation de données, en partage respectueux de la vie privée et en couverture d'événements rares, et les grands laboratoires y recourent massivement pour le post-entraînement. Elles fonctionnent surtout en complément des données réelles, pas en remplacement total : s'entraîner uniquement sur des sorties synthétiques risque le model collapse, où qualité et diversité se dégradent. La validation contre des métriques réelles est essentielle.

Les grands laboratoires d'IA et les secteurs réglementés. OpenAI utilise massivement les données synthétiques pour le post-entraînement, et Meta AI les a documentées dans l'entraînement de Llama. Banques et assureurs s'en servent pour partager des données sans exposer leurs clients, les équipes santé pour modéliser des cas rares dans le respect de la loi, et les constructeurs automobiles pour simuler des scénarios de conduite extrêmes. Hugging Face héberge des datasets synthétiques ouverts comme Cosmopedia pour une recherche transparente.

Cela dépend. Des données synthétiques bien construites peuvent reproduire les distributions réelles assez fidèlement pour que les modèles entraînés dessus soient comparables, et les GANs ou modèles de diffusion modernes produisent des images quasi photoréalistes. Mais le réalisme est limité par le modèle source et la méthode : les données synthétiques peuvent manquer des corrélations rares, hériter de biais d'entraînement ou paraître plausibles tout en étant subtilement fausses. La fidélité se mesure par la similarité statistique et les métriques de tâches en aval.

En partie. OpenAI n'a pas publié sa recette de données complète, mais utilise ouvertement des données synthétiques en post-entraînement : les sorties de modèles plus puissants servent à aligner et affiner les plus récents via des techniques comme la distillation et l'apprentissage par renforcement à partir de feedback d'IA. Le corpus de pré-entraînement reste majoritairement du texte web réel, les données synthétiques étant ajoutées pour le suivi d'instructions, le raisonnement et la sécurité, sans remplacer entièrement les données réelles.