Ces dernières années, l’intérêt pour les données synthétiques n’a cessé de croître. Deux tendances simultanées expliquent ce phénomène. D’une part, l’augmentation de la demande pour d’importants volumes de données dans le cadre de l’entraînement et de la mise en œuvre de nouveaux modèles d’IA et d’apprentissage automatique. D’autre part, l’apparition de méthodes bien plus efficaces permettant de générer rapidement des données synthétiques de haute qualité. Les entreprises se tournent aujourd’hui vers ces deux tendances pour résoudre des problèmes complexes et concevoir de nouveaux modèles et applications.
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