La contradiction est familière à toute équipe data en secteur réglementé : pour entraîner un modèle performant, il faut des données. Pour utiliser des données, il faut respecter le RGPD, les recommandations CNIL, et parfois des réglementations sectorielles encore plus restrictives. Résultat : des modèles sous-performants ou des projets bloqués au stade de la conformité.
Les données synthétiques constituent une réponse structurelle à ce problème — et elles sont encore massivement sous-exploitées dans les grandes organisations françaises.
Qu'est-ce qu'une donnée synthétique ?
Une donnée synthétique est une donnée générée algorithmiquement pour reproduire les propriétés statistiques d'un jeu de données réel sans en contenir aucun enregistrement individuel. Les GAN (Generative Adversarial Networks) et les modèles de diffusion sont aujourd'hui capables de générer des données tabulaires, des images médicales, des transactions financières ou des parcours clients avec une fidélité statistique remarquable.
Le point essentiel : une donnée synthétique bien construite ne peut pas être réidentifiée — elle n'a pas d'original. Elle ne tombe donc pas dans le champ du RGPD au sens strict.
Les cas d'usage que nous avons validés
En collaboration avec un grand laboratoire pharmaceutique, nous avons généré des données d'essais cliniques synthétiques pour entraîner des modèles de détection d'effets secondaires. Le modèle final, entraîné sur 90 % de données synthétiques, a atteint des performances équivalentes au modèle entraîné sur données réelles avec 40 % de paramètres en moins.
En banque, les données synthétiques permettent de créer des jeux de tests réalistes pour les équipes de développement, de partager des données inter-filiales sans friction juridique, et d'augmenter artificiellement les classes rares (fraudes, défauts).
Les limites à connaître
La qualité des données synthétiques dépend directement de la qualité et de la représentativité des données sources. On ne génère pas de la diversité là où il n'y en a pas. Et certaines régularités statistiques subtiles peuvent être perdues dans le processus de génération — ce qui peut biaiser un modèle de manière non évidente.
C'est pourquoi nos approches combinent systématiquement données synthétiques et données réelles anonymisées, avec un protocole de validation rigoureux sur chaque jeu de données produit.