Génération de données synthétiques pour l'IA agentique

L'entraînement de systèmes agentiques spécialisés nécessite des jeux de données approfondis et de haute qualité qui sont souvent rares, isolés ou sensibles. Les données synthétiques éliminent ce goulot d'étranglement en créant des jeux de données diversifiés à l'échelle pour n'importe quel domaine afin d'accélérer le développement d'agents d'IA.

Les données synthétiques peuvent aider à résoudre des défis tels que :

• Rareté des données : les jeux de données spécifiques à un domaine sont généralement limités ou indisponibles.
• Problèmes de sécurité : les données internes sont souvent trop sensibles pour être partagées en externe.
• Coût et temps : la collecte et l'étiquetage manuels de données sont coûteux, lents et sujets aux biais.

Exigences complexes : le raisonnement des grands modèles de langage (LLM), les systèmes multi-agents et les assistants d'IA multimodaux nécessitent d'importantes données d'entraînement pour être utiles et autonomes.

"D'ici 2026, 75 % des entreprises utiliseront GenAI pour créer des données clients synthétiques, contre moins de 5 % en 2023."

Gartner®, Over 100 Data, Analytics and AI Predictions Through 2030 par Sarah James, Alan D. Duncan, 2 mai 2025
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Les modèles d'IA agentique permettent aux systèmes autonomes de raisonner, de planifier et de prendre des actions ciblées dans des environnements numériques et réels. Les données synthétiques basées sur le texte sont essentielles pour entraîner et évaluer ces modèles en toute sécurité, efficacement et à grande échelle.

L'IA générative peut être utilisée pour créer des données pour des conversations de haute qualité, en capturant un langage spécifique à un domaine, des variations d'intention et des cas rares à l'Edge, en surmontant les limitations des rares transcriptions réelles. En enrichissant les données d'entraînement par des dialogues personnalisés, elle améliore la précision et l'adaptabilité de l'IA conversationnelle ainsi que la capacité à gérer des interactions nuancées et à plusieurs tours.

Des jeux de données d'évaluation et de benchmarking ciblés, tels que des paires questions-réponses spécifiques à un domaine, peuvent être utilisés pour mesurer et améliorer les performances des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG). La comparaison côte à côte de plusieurs modèles sur le même cas d'utilisation garantit une évaluation cohérente et équitable et une sélection de modèles éclairée.

Les domaines à faibles ressources tels que les langages de codage propriétaires ou les langages sous-représentés bénéficient grandement de données textuelles synthétiques réalistes et complexes, améliorant le raisonnement, la précision et les performances globales des modèles d'IA.

NeMo Safe Synthesizer crée des versions sécurisées de données sensibles avec des configurations par défaut conçues pour répondre aux réglementations sur la confidentialité des données telles que HIPAA et GDPR, fournissant un accès sans faille à des données médicales synthétiques sans contraintes réglementaires ou de confidentialité, permettant ainsi un vaste partage de connaissances à la fois en interne et en externe.

Concevez des jeux de données de documents synthétiques haute fidélité pour l'entraînement de modèles d'IA à grande échelle dans la validation de formulaires fiscaux, de documents juridiques, d'approbations d'hypothèques et d'autres applications de données structurées. 

Configurez les modèles que vous souhaitez utiliser pour la génération de données synthétiques (SDG) : connectez et personnalisez les modèles qui alimentent vos jeux de données synthétiques dans NeMo Data Designer. Vous pouvez utiliser des alias de modèles pour une référence facile et affiner les paramètres d'inférence pour obtenir la qualité et le style de sortie dont vous avez besoin.

Configurez les jeux de données d'amorçage que vous souhaitez utiliser pour diversifier votre jeu de données : le moyen le plus efficace de générer des données synthétiques qui correspondent à votre domaine spécifique consiste à amorcer le processus SDG avec vos jeux de données existants (réels). En fournissant des données réelles comme fondation, vous pouvez diriger le processus de génération pour vous assurer que les données synthétiques maintiennent les modèles, les distributions et les caractéristiques de vos données réelles.

Configurez les colonnes que vous souhaitez utiliser pour diversifier votre jeu de données : concevez la structure et le contenu de vos jeux de données synthétiques en définissant des colonnes qui travaillent ensemble pour produire des données réalistes et de haute qualité. Les colonnes sont les éléments constitutifs fondamentaux qui déterminent quelles données vous allez générer et comment elles seront structurées.

Configurez vos colonnes générées par LLM avec des prompts et des sorties structurées : concevez la structure et le contenu de vos jeux de données synthétiques en définissant des colonnes qui travaillent ensemble pour produire des données réalistes. Les colonnes sont les éléments constitutifs fondamentaux qui déterminent quelles données vous allez générer et comment elles seront structurées. Data Designer fournit de puissantes capacités pour générer des données structurées avec des schémas définis par l'utilisateur.

Prévisualisez votre jeu de données et itérez sur votre configuration : générez un petit échantillon pour validation. Affinez votre conception en fonction des résultats d'aperçu.

Générez des données à grande échelle. Une fois que votre conception répond à vos exigences, vous pouvez l'étendre pour créer un jeu de données complet.

Évaluez la qualité de vos données : garantissez une génération de données synthétiques de haute qualité grâce à des outils de validation et d'évaluation complets dans NeMo Data Designer. Validez le code généré pour en vérifier l'exactitude et évaluez la qualité globale des données à l'aide de métriques automatisées et de juges basés sur des LLM.