Des données synthétiques, ancrées dans des preuves humaines.
Nous accélérons la recherche grâce à l'IA pour générer des ensembles de données synthétiques qui reproduisent les tendances réelles du marché, avec un objectif clair : parvenir plus rapidement à des conclusions exploitables et réserver le travail de terrain humain aux situations qui le nécessitent réellement.
Quels sont-ils?
Les données synthétiques sont des informations générées par des modèles d'IA qui reproduisent la structure statistique et les relations observées dans les données de recherche réelles (échantillon humain), sans copier les enregistrements individuels.
Comment procédons-nous ?
Notre approche repose sur deux piliers :
- Modèles probabilistes (échantillonnage aléatoire et modélisation des dépendances) pour préserver les relations clés.
- Modèles d'apprentissage profond (approche non supervisée combinant des architectures de type GAN/VAE) pour générer des ensembles de données synthétiques robustes.
Nous ne développons pas de bases de données « à partir de zéro ». Notre approche nécessite un jeu de données réel, généré par des humains, comme point de départ.
Comment configurer
CE DONT VOUS AVEZ BESOIN, EN QUANTITÉ EXACTE
Chaque projet est défini en trois étapes :
- Base d'entraînement / référence: des études historiques ou des ensembles de données de haute qualité sont disponibles.
- Définir le défi commercial: quelle décision sera prise (et quelles variables devront la soutenir).
- Règles de contrôle (garde-fous): quelles relations doivent être préservées (segments, usages, attitudes…) et qu’est-ce qui est exclu pour éviter les interférences ou les sensibilités ?
Qualité et crédibilité :
Pour garantir que le résultat soit fiable et utilisableChaque modèle inclut un package de validation comprenant :
- Distributions et comportement univarié (comportement de chaque variable).
- Distributions et analyse bivariée (relations conditionnelles entre les variables).
- Distributions et analyses multivariées (Homgénéités, ADM, ACP comparative, stabilité du clustering (ARI), RMSE, test adverse)
- Corrélations (structure de relation matricielle).
- Distances (proximité synthétique vs. originale avec écart moyen maximal (MMD) et distance de Jensen-Shannon).
La précision des données synthétiques ne s'évalue pas par une simple comparaison de moyennes. Elle est analysée à trois niveaux clés : la préservation de la structure relationnelle, la stabilité des segments et la robustesse prédictive lors de validations croisées. Lorsqu'un modèle entraîné sur des données synthétiques est capable de prédire de manière fiable des données réelles, on parle d'équivalence opérationnelle.
Où OUAIS ajoute de la valeur
- Innovation et sélection des concepts/allégations: privilégier les idées avant une validation humaine complète.
- Couverture de cibles difficiles / petits échantillons: « combler les lacunes » lorsque l’échantillon humain est indisponible ou coûteux.
- Vitesse et agilité: générer des scénarios et des lectures préliminaires en moins de temps.
- Simulation: explorer des situations rares ou peu fréquentes, difficiles à saisir dans la réalité.
Quand NON Nous le recommandons
- Quand vous avez besoin d'informations cool et de première main (crise, changements brusques du marché).
- Quand il n'y a pas ligne de base solide pour l'entraînement/l'ancrage du modèle.
- Lorsque la décision exige des preuves humaines pour des raisons réglementaire/juridique.
Dans ces cas, il peut être utilisé comme pré-analysemais pas en remplacement du travail de terrain humain.
