Les données synthétiques sont des données générées artificiellement qui imitent les caractéristiques statistiques et les schémas des données réelles, sans contenir aucune information originale. Elles servent d'alternative respectueuse de la vie privée pour des cas d'usage comme le test logiciel, l'entraînement de modèles IA, l'analyse ou le partage de données.

Oui, notre technologie utilise des modèles statistiques et d'apprentissage automatique avancés pour capturer les distributions, les corrélations et les dépendances complexes présentes dans vos données réelles. Les données synthétiques générées conservent ainsi une haute fidélité statistique, les rendant utiles pour la plupart des analyses et entraînements.

Les données synthétiques sont idéales pour :

• Les tests logiciels (fonctionnels, performance, sécurité).
• L'entraînement et la validation de modèles d'IA et de Machine Learning.
• L'analyse de données exploratoire sans risque de confidentialité.
• La création de démonstrations produit ou de PoC (Proof of Concept).
• Le partage de données avec des tiers (partenaires, chercheurs).
• La complétion de jeux de données existants.

Par définition, les données synthétiques ne contiennent aucune information personnelle réelle et n'ont pas de lien direct avec des individus identifiables. Elles constituent donc une excellente solution pour respecter les principes de minimisation et de protection de la vie privée du RGPD lors de l'utilisation de données dans des environnements non productifs.

Oui, notre approche repose sur l'apprentissage des caractéristiques statistiques de vos données réelles pour générer des données synthétiques fidèles. Cependant, ces données réelles sont traitées dans un environnement sécurisé (le vôtre si On-Premise, ou notre cloud sécurisé) et ne sont jamais exposées ou stockées après la phase d'apprentissage du modèle de génération.