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Les données synthétiques désignent des informations générées artificiellement qui imitent les données réelles. Elles sont créées à l'aide d'algorithmes et de simulations informatiques afin de servir de substitut ou de complément aux données réelles. En IA, les données synthétiques sont essentielles pour l'entraînement, le test et la validation des modèles d'apprentissage automatique.
L'effondrement du modèle est un phénomène en intelligence artificielle où un modèle entraîné se dégrade au fil du temps, particulièrement lorsqu'il dépend de données synthétiques ou générées par l'IA. Cela entraîne une réduction de la diversité des sorties, des réponses sécurisées et une capacité diminuée à produire du contenu créatif ou original.
La rareté des données fait référence à une quantité insuffisante de données pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique ou réaliser une analyse approfondie, ce qui freine le développement de systèmes d'IA précis. Découvrez les causes, impacts et techniques pour surmonter la rareté des données en IA et automatisation.
