Les données synthétiques peuvent-elles redéfinir le cours de l'IA ?

” … dans la mesure où les propositions des mathématiques se réfèrent à la réalité, elles ne sont pas certaines ; et dans la mesure où elles sont certaines, elles ne se réfèrent pas à la réalité.”

Albert Einstein

Essentiellement, la technologie des données synthétiques permet aux praticiens de fabriquer sans effort les données qu'ils recherchent, instantanément et en abondance, personnalisées selon leurs spécifications exactes. Par exemple, une entreprise de fabrication met en œuvre un nouveau processus qui nécessite beaucoup d'expérimentation. Réaliser de tels tests exige des ressources significatives en termes de temps et d'argent, en particulier lorsque notre objectif est d'assurer le bon fonctionnement de ces mises en œuvre. L'utilisation de données synthétiques peut aider à réduire cet effort, accélérant ainsi la stratégie de mise sur le marché. De cette manière, il semble que l'utilisation de données synthétiques soit la solution miracle pour toute entreprise.

Mais il y a des critiques qui, en l'absence de suffisamment de cas d'affaires réussis, affirment que cette technologie présente des problèmes. Ils soutiennent que l'une des idées les plus importantes de l'analyse des données est d'estimer l'incertitude associée à nos conclusions, qui peut être influencée par la quantité de données disponibles. Ainsi, l'introduction de données synthétiques pourrait artificiellement renforcer notre confiance dans notre analyse, nous conduisant à prendre de mauvaises décisions.

L'incertitude a été la pierre angulaire des sciences de la décision pendant des années, au point qu'elle a circonscrit des concepts aussi fondamentaux que l'étude de la nature des données ou la compréhension de sa structure globale sous-jacente. Pour cette raison, les mathématiciens modernes et les data scientists adoptent une nouvelle approche basée sur une idée fondamentale : les données ont une forme, et la forme a un sens. Et ce sens est au moins aussi précieux que l'incertitude associée à son utilisation.

En conclusion, adopter de nouvelles perspectives sur les données est crucial dans notre quête pour adopter de nouvelles opportunités comme les données synthétiques dans nos processus de prise de décision.