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Les données synthétiques constituent alors une solution pratique : générées par des algorithmes, elles sont conçues pour refléter les ensembles de données, sans reproduire les enregistrements réels. Bien utilisées, elles permettent le réglage fin des modèles d’IA, leur évaluation à grande échelle et la curation de données pour les agents, tout en réduisant les risques liés à la confidentialité.

Toutefois, ces données ne sont pas une solution miracle. Mal générées, elles peuvent toujours divulguer des informations sensibles si elles conservent des combinaisons d’attributs rares ou reflètent trop fidèlement des exemples réels. Pour être réellement efficaces, les données synthétiques doivent être traitées comme une discipline d’ingénierie, avec des contrôles, plutôt que comme une solution de dernier recours. Ainsi, les organisations doivent d’abord définir pour quel(s) usage(s) elles ont besoin de ces données, ce qui déterminera ensuite la manière dont les données doivent être générées. Les données synthétiques ne peuvent pas remplacer universellement les données réelles et ne suppriment pas la nécessité d’une gouvernance