Les données artificielles et synthétiques font référence aux données générées par ordinateur qui reproduisent des environnements, des objets ou des scénarios du monde réel, souvent utilisés pour former, valider et tester des systèmes de vision artificielle. Dans le contexte de la vision artificielle, les données artificielles et synthétiques offrent une alternative rentable, évolutive et flexible aux données du monde réel, qui peuvent être longues, coûteuses ou difficiles à collecter. L'objectif principal des données synthétiques est d'améliorer les performances des algorithmes de vision artificielle en offrant des ensembles de données diversifiés, étiquetés et personnalisables qui peuvent simuler diverses conditions, des scénarios idéaux aux scénarios très difficiles. Cela permet aux modèles de vision artificielle de mieux généraliser et de gérer les complexités du monde réel.
Les données synthétiques sont de plus en plus adoptées dans divers secteurs pour accélérer le développement et le déploiement de systèmes de vision artificielle.
Les données artificielles et synthétiques deviennent des outils indispensables dans le développement de systèmes de vision artificielle dans tous les secteurs. En permettant la génération rapide d'ensembles de données diversifiés, rentables et conformes à la confidentialité, ces ensembles de données accélèrent la formation, les tests et le déploiement de la vision artificielle. Qu'il s'agisse de simuler des événements rares pour des systèmes autonomes, de générer des images pour la détection d'objets de vente au détail ou d'enrichir des ensembles de données médicales, les données artificielles offrent une solution puissante pour surmonter les limites des données du monde réel. Son évolutivité, sa flexibilité et sa capacité à simuler des environnements complexes en font une ressource essentielle pour faire progresser la technologie de vision artificielle dans diverses applications industrielles.

1.354 / 5.000 Les données et images artificielles sont entièrement conçues par l’homme, souvent à partir de descriptions structurées ou de scènes 3D, qui définissent la géométrie, les matériaux, l’ombrage, l’animation et l’éclairage. Créées à l’aide de logiciels vectoriels ou d’applications 3D, ces images subissent une synthèse d’image, un processus de rendu qui convertit les éléments de la scène en images finales basées sur des pixels. Cette méthode n’implique généralement pas l’IA, mais peut utiliser des techniques procédurales pour créer efficacement des variantes d’un modèle au sein d’une scène.

Le principal avantage de la génération d’images artificielles est le contrôle complet qu’elle offre à chaque étape, permettant une personnalisation précise des images ou des vidéos. Cependant, la création de scènes complexes pour simuler des scénarios du monde réel peut demander beaucoup de travail, car elle nécessite une connaissance détaillée de l’environnement, des conditions d’éclairage et du comportement des objets pour produire des résultats précis et réalistes.

Les ensembles de données artificielles qui ne sont pas basés sur des images, comme les données statistiques, peuvent également être générés par des fonctions aléatoires complexes dans des paramètres spécifiés (par exemple, minimum, maximum, distribution attendue), garantissant des résultats impartiaux qui correspondent précisément aux exigences tout en respectant les lois sur la protection des données. L'inconvénient est que tous les paramètres pertinents doivent être spécifiés au préalable. Étant donné que ces données sont randomisées au sein de ces paramètres, les biais du monde réel peuvent ne pas être représentés avec précision.

Les données ou images synthétiques sont générées en réassemblant des éléments de données existantes. En général, elles sont créées par des modèles génératifs pilotés par l’IA qui ont appris des modèles à partir de vastes ensembles de données. En combinant des fragments de données appris, ces modèles génèrent de nouvelles images ou ensembles de données réalistes en fonction de règles et d’exigences spécifiques. Des techniques d’IA avancées telles que l’in-painting et l’entrelacement permettent de modifier en toute transparence des images ou des ensembles de données existants, en incorporant des détails spécifiques sans laisser de traces détectables d’altération.

L’avantage de la génération d’images synthétiques réside dans son efficacité : il n’est pas nécessaire de recréer des scènes ou des modèles à partir de zéro. Avec suffisamment de données d’entraînement initiales, les modèles d’IA peuvent rapidement produire de grandes quantités de données réalistes. Cependant, cette méthode nécessite de nombreuses données du monde réel pour l’entraînement, et le contrôle de la qualité et de la spécificité de la sortie est limité aux paramètres du modèle. Étant donné que le modèle ne peut générer que des données similaires à celles qu’il a apprises, il peut avoir du mal à créer de nouvelles données en dehors de son champ d’entraînement. De plus, comme les données synthétiques peuvent ressembler étroitement aux données d’entrée d’origine, il existe un risque de générer par inadvertance des données qui ne sont pas entièrement conformes aux réglementations sur la confidentialité des données.

L'augmentation des données est une technique qui améliore les performances de classification d'images en élargissant la diversité des données d'apprentissage disponibles sans collecter d'images supplémentaires. Cette méthode consiste à créer des versions modifiées d'images existantes, ce qui permet aux modèles d'apprentissage automatique d'apprendre plus efficacement à partir des variations de l'ensemble de données, améliorant ainsi la précision et la généralisation des données invisibles.

Dans la classification d'images, l'augmentation des données est généralement obtenue en appliquant des transformations telles que la rotation, le retournement, la mise à l'échelle, le recadrage et les ajustements de couleur. Les techniques avancées peuvent inclure l'ajout de bruit aléatoire, le floutage ou même des méthodes génératives plus complexes qui introduisent des modifications synthétiques tout en préservant les caractéristiques de base de chaque classe. Ces transformations simulent des variations du monde réel et fournissent aux modèles une gamme plus large de scénarios, ce qui se traduit par une meilleure robustesse et une meilleure adaptabilité.

Les avantages de l'augmentation des données sont nombreux. Elle réduit le risque de surajustement en exposant les modèles à des exemples d'apprentissage plus diversifiés et atténue le besoin d'ensembles de données étiquetés étendus. Cela est particulièrement utile dans les contextes industriels et de recherche où la collecte de données peut être coûteuse ou difficile. Cependant, l’efficacité de l’augmentation des données dépend de la sélection de transformations pertinentes pour la tâche, car des modifications excessives ou inappropriées peuvent introduire du bruit et réduire les performances du modèle.