Synthetic Data : Une Solution pour Améliorer la Qualité des Données dans l’IA Générative

Ah, l’IA générative… Cette merveille technologique qui captive autant les entreprises que les consommateurs. Mais au milieu de cet engouement, une question brûlante se pose : que nourrissons-nous ces modèles ? Entre les inquiétudes grandissantes sur la vie privée, la précision et les biais, il est temps de se pencher sérieusement sur la qualité des données qui alimentent ces intelligences artificielles.

Les défis de la qualité des données dans l’IA

Traditionnellement, les industries exploitant les « big data » nécessaires à l’entraînement de modèles d’IA puissants définissaient la qualité des données selon les « trois V » : volume, vélocité et variété. Ce cadre aborde certains des défis les plus courants auxquels les entreprises sont confrontées avec des données « sales » (données obsolètes, non sécurisées, incomplètes, inexactes, etc.) ou un manque de données d’entraînement. Mais dans le contexte de l’entraînement moderne des modèles d’IA, deux dimensions supplémentaires entrent en jeu : la véracité (l’exactitude et l’utilité des données) et la confidentialité (les garanties que les données d’origine ne sont pas compromises).

Sans l’un de ces cinq éléments, les goulots d’étranglement liés à la qualité des données, qui entravent les performances des modèles et la valeur commerciale, sont inévitables. Pire encore, les entreprises risquent de se mettre en infraction, d’encourir des amendes salées et de perdre la confiance de leurs clients et partenaires.

Mark Zuckerberg et Dario Amodei ont également souligné l’importance de ré-entraîner les modèles avec des données fraîches et de haute qualité pour construire et développer la prochaine génération de systèmes d’IA.

Cependant, pour ce faire, il faudra intégrer des moteurs de génération de données sophistiqués, des technologies de protection de la vie privée et des mécanismes de validation dans le cycle de vie de l’entraînement de l’IA. Cette approche globale est nécessaire pour exploiter en toute sécurité les « données de base » en temps réel issues du monde réel, qui contiennent souvent des informations d’identification personnelle (PII), afin de produire des insights réellement inédits. Elle garantit que les modèles d’IA continuent d’apprendre et de s’adapter aux événements dynamiques du monde réel. Mais pour le faire en toute sécurité et à grande échelle, le problème de la confidentialité doit d’abord être résolu. C’est là qu’intervient la génération de données synthétiques préservant la vie privée.

La synthèse de données, une solution pour l’IA générative

De nombreux LLM (Large Language Models) actuels sont entièrement entraînés avec des données publiques, une pratique qui crée un goulot d’étranglement critique pour l’innovation en matière d’IA. Souvent pour des raisons de confidentialité et de conformité, les données précieuses que les entreprises collectent, comme les dossiers médicaux des patients, les transcriptions des centres d’appels ou même les notes des médecins, ne peuvent pas être utilisées pour entraîner le modèle. (Et on ne parlera même pas des dossiers fiscaux, parce que là, la start-up qui tenterait ça se ferait rapidement disrupter 😬)

Ce problème peut être résolu par une approche de préservation de la vie privée appelée « differential privacy », qui permet de générer des données synthétiques avec des garanties mathématiques de confidentialité.

La prochaine grande avancée de l’IA sera construite sur des données qui ne sont pas publiques aujourd’hui. Les organisations qui parviendront à entraîner en toute sécurité leurs modèles sur des données sensibles et réglementées émergeront comme des leaders dans l’ère de l’IA.

Qu’est-ce qui qualifie les données synthétiques de haute qualité ?

Tout d’abord, définissons les « données synthétiques ». Longtemps, ce terme a désigné de manière générale toute donnée générée par l’IA. Mais cette définition large fait fi des variations dans la façon dont les données sont générées et à quelle fin. Par exemple, c’est une chose de créer des données de test logiciel et une autre d’entraîner un modèle d’IA générative sur 1 million de dossiers médicaux de patients synthétiques.

La génération de données synthétiques a fait des progrès substantiels depuis ses débuts. Aujourd’hui, les normes pour les données synthétiques sont beaucoup plus élevées, en particulier lorsqu’il s’agit d’entraîner des modèles d’IA commerciaux. Pour un entraînement d’IA de qualité entreprise, les processus de données synthétiques doivent inclure :

• Des systèmes avancés de détection et de transformation des données sensibles, avec une supervision humaine.
• Une génération via des transformeurs pré-entraînés et des architectures basées sur des agents, orchestrant plusieurs réseaux de neurones profonds.
• La « differential privacy » au niveau de l’entraînement des modèles, ajoutant du bruit autour de chaque point de données pour garantir qu’aucun point de données individuel ne puisse être tracé ou révélé.
• Une précision, une utilité mesurable et des protections de confidentialité prouvables, évaluées et testées par des humains.
• Des équipes d’évaluation, de validation et d’alignement des données, assurant que les sorties générées sont éthiques et conformes aux politiques publiques.

Lorsque les données synthétiques répondent à ces critères, elles sont aussi efficaces, voire meilleures que les données réelles, pour améliorer les performances de l’IA. Elles ont le pouvoir non seulement de protéger les informations privées, mais aussi d’équilibrer ou d’augmenter les données existantes, et de simuler des échantillons nouveaux et diversifiés pour combler les lacunes critiques dans les données d’entraînement. Elles peuvent également réduire considérablement la quantité de données d’entraînement nécessaires, accélérant ainsi de manière significative les cycles d’expérimentation, d’évaluation et de déploiement.

Mais qu’en est-il du « collapse model » ?

L’une des plus grandes idées reçues sur les données synthétiques concerne le « collapse model ». Cependant, ce phénomène découle de recherches qui n’ont en fait rien à voir avec les données synthétiques. Il s’agit plutôt des boucles de rétroaction dans les systèmes d’IA et d’apprentissage automatique, et de la nécessité d’une meilleure gouvernance des données.

Par exemple, le principal problème soulevé dans l’article « The Curse of Recursion: Training on Generated Data Makes Models Forget » est que les futures générations de grands modèles de langage pourraient être défectueuses en raison de données d’entraînement contenant des données créées par les générations précédentes de LLM. Le principal enseignement de cette recherche est que, pour rester performants et durables, les modèles ont besoin d’un flux constant de données d’entraînement de haute qualité et spécifiques à la tâche. Pour la plupart des applications d’IA à forte valeur ajoutée, cela signifie des données fraîches, en temps réel, ancrées dans la réalité dans laquelle ces modèles doivent fonctionner. Comme ces données comprennent souvent des informations sensibles, cela nécessite également une infrastructure pour anonymiser, générer et évaluer de vastes quantités de données, avec une implication humaine dans la boucle de rétroaction.

Sans la possibilité d’exploiter les données sensibles de manière sécurisée, ponctuelle et continue, les développeurs d’IA continueront à se débattre avec les hallucinations des modèles et le « collapse model ». C’est pourquoi les données synthétiques de haute qualité préservant la vie privée sont une solution au « collapse model », et non la cause. Elles fournissent une interface privée et convaincante vers les données sensibles en temps réel, permettant aux développeurs de construire en toute sécurité des modèles plus précis, opportuns et spécialisés.

Les données de la plus haute qualité sont synthétiques

Alors que les données de haute qualité dans le domaine public s’épuisent, les développeurs d’IA sont soumis à une intense pression pour exploiter des sources de données propriétaires. Les données synthétiques sont le moyen le plus fiable et le plus efficace de générer des données de haute qualité, sans sacrifier les performances ou la confidentialité.

Pour rester compétitifs dans le paysage rapide de l’IA d’aujourd’hui, les données synthétiques sont devenues un outil que les développeurs ne peuvent pas se permettre d’ignorer.

Garder le contrôle sur vos données, la clé pour l’IA éthique

Bref, la qualité des données est cruciale pour l’avenir de l’IA générative. Avec les inquiétudes grandissantes concernant la vie privée et les biais, les entreprises doivent trouver des moyens de nourrir leurs modèles avec des données riches et diversifiées, tout en respectant les réglementations et en préservant la confiance de leurs clients.

La synthèse de données semble être la solution idéale. En générant des données de haute qualité à partir de sources sensibles, tout en garantissant la confidentialité des informations d’origine, cette approche ouvre la voie à une nouvelle ère d’innovation dans l’IA, où les modèles pourront continuer à apprendre et à s’améliorer sans compromettre l’éthique.

Bien sûr, comme pour toute nouvelle technologie, il faudra du temps et des efforts pour peaufiner les processus et gagner la confiance du public. Mais une chose est sûre : les entreprises qui embrasseront cette révolution des données synthétiques auront un sérieux avantage concurrentiel dans la course effrénée vers l’IA de pointe.