9 meilleurs logiciels de données synthétiques

Le terme données synthétiques désigne des données générées artificiellement qui imitent des données réelles. Comme le suggère cette définition, les données synthétiques sont souvent utilisées dans les applications d’intelligence artificielle.

Pourquoi les données synthétiques sont-elles importantes ? Environ 328,77 millions de téraoctets de données sont créés chaque jour. L’utilisation de cette quantité considérable de données est limitée par les lois sur la conformité et les impératifs de protection de la vie privée.

Grâce aux données synthétiques, les organisations peuvent surmonter les difficultés liées à l’accès aux données, à leur partage et à leur confidentialité, tout en continuant à effectuer des tâches essentielles qui dépendent de données issues du monde réel. En outre, les données synthétiques aident les organisations à résoudre les problèmes de pénurie de données, notamment lorsqu’une quantité limitée de données réelles est disponible pour l’analyse ou l’entraînement de modèles d’IA.

Poursuivez votre lecture pour en savoir plus sur les meilleurs logiciels de données synthétiques, notamment leurs tarifs, leurs fonctionnalités, leurs avantages et inconvénients, leurs intégrations et bien plus encore.

Accéder directement à :

• Les meilleurs logiciels de données synthétiques : tableau comparatif
• Les meilleurs logiciels de données synthétiques
• Principales fonctionnalités des logiciels de données synthétiques
• Comment choisir le meilleur logiciel de données synthétiques pour votre entreprise
• Notre méthode d’évaluation des meilleurs logiciels de données synthétiques
• En résumé : les meilleurs logiciels de données synthétiques

Les meilleurs logiciels de données synthétiques : tableau comparatif

Les 9 meilleurs logiciels de données synthétiques

MOSTLY AI Synthetic Data Platform : idéal pour sa facilité d’utilisation

Note globale : 4,55

• Coût : 5
• Ensemble de fonctionnalités : 5
• Facilité d’utilisation : 5
• Outils : 5
• Assistance : 2

Nous avons inclus MOSTLY AI pour sa polyvalence et l’étendue de ses fonctionnalités. Cette polyvalence nous a permis de générer des ensembles de données réalistes et diversifiés pour toute une gamme de cas d’utilisation.

La plateforme de données synthétiques MOSTLY AI permet aux entreprises de tous les secteurs de générer des données synthétiques de haute qualité, respectueuses de la vie privée. Les acteurs des secteurs bancaire, des télécommunications, de la santé et de l’assurance peuvent utiliser MOSTLY AI pour générer des données synthétiques dans divers cas d’utilisation, comme l’anonymisation des données, le développement de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, les tests et le développement de produits, ainsi que le partage transfrontalier et interentreprises de données.

Pour me renseigner sur l’outil, j’ai créé un compte gratuit, ce qui m’a pris moins de deux minutes. Après mon inscription, je n’avais aucune donnée à importer. J’ai donc sélectionné l’un des trois jeux de données d’exemple disponibles (Bank Marketing), puis j’ai lancé la génération de données synthétiques à partir de cet échantillon.

Vue du rapport d’assurance qualité des données synthétiques de MOSTLY AI.

Tarifs

• Offre gratuite permanente : Permet de générer jusqu’à 100 k lignes par jour.
• Équipe : 3 dollars par crédit.
• Entreprise : 5 dollars par crédit.

Le prix réel que vous paierez chaque mois dépend du nombre de sujets de données (lignes), de points de données par sujet (colonnes) et de créateurs (utilisateurs). Par exemple, un utilisateur de l’« offre équipe » disposant d’1 créateur, de 100 points de données par sujet et de 100 000 sujets de données paiera 1 860 dollars par mois, soit 22 320 dollars par an, tandis qu’un utilisateur de l’« offre entreprise » ayant la 1même fonctionnalité paiera 3 100 dollars par mois, soit 37 200 dollars par an.

Principales fonctionnalités

• Prise en charge des séries temporelles.
• Prise en charge de différents types de données : MOSTLY AI fonctionne avec diverses données structurées : variables numériques, catégorielles et de date et d’heure.
• Rééquilibrage des données pour leur exploration.
• Déploiement via Kubernetes ou OpenShift.

Avantages

• Les utilisateurs indiquent que l’offre gratuite est riche en fonctionnalités.
• La plateforme est facile à prendre en main et à utiliser.

Inconvénients

• L’assistance dédiée est réservée aux utilisateurs de l’offre entreprise.
• Les utilisateurs estiment que les éléments de l’interface pourraient être améliorés.

Intégrations de MOSTLY AI

Vous pouvez connecter MOSTLY AI à divers outils tiers, notamment :

• Amazon Web Services (AWS)
• Microsoft Azure
• Google Cloud Platform
• Oracle Cloud Infrastructure
• PostgreSQL
• SQL Server
• Snowflake
• Databricks
• Maria DB

Voir également : Les meilleurs logiciels d’intelligence artificielle

Syntho : idéal pour les petites et moyennes entreprises

Note globale : 3,28

• Coût : 0
• Ensemble de fonctionnalités : 5
• Facilité d’utilisation : 4,5
• Outils : 5
• Assistance : 1

Notre étude a révélé que les données synthétiques de Syntho peuvent être utilisées pour l’analyse des données comme s’il s’agissait de données réelles, et que les résultats seront quasiment identiques à ceux obtenus avec les données d’origine.

Syntho est une start-up basée à Amsterdam, fondée en 2020, qui génère des données synthétiques par IA pour les organismes publics et les secteurs de la santé et de la finance. Ces données synthétiques peuvent être utilisées par les organisations pour entraîner des modèles de machine learning, tester des applications et effectuer des analyses de données sans compromettre la confidentialité ni la sécurité.

Vous pouvez déployer Syntho sur site, dans n’importe quel cloud (privé) ou dans le cloud de Syntho. Vous pouvez également exécuter le moteur Syntho sous forme de conteneur Docker ou de package Python dans votre environnement informatique sécurisé. Pour cela, vous devez respecter certaines exigences matérielles et logicielles minimales.

Détection et génération de données personnelles.

Configuration matérielle minimale requise

• 32 Go de RAM
• 8 processeurs virtuels
• Un espace de stockage « suffisant » pour les données

Configuration logicielle minimale requise

• Déploiement avec Docker Compose
• • Docker : 1.13.0+
  • Docker-compose : V3 et versions ultérieures
• Déploiement Kubernetes (alternative)
• • Kubernetes : 1.20 et versions ultérieures
  • helm : v3 et versions ultérieures

Tarification

Syntho propose trois formules tarifaires : Basic, Standard et Ultimate. Le fournisseur demande toutefois aux acheteurs intéressés de le contacter pour obtenir un devis. Le prix dépend de la taille de votre base de données et de la formule choisie.

Fonctionnalités clés

• Prise en charge des données de séries chronologiques et des données longitudinales.
• Intégration sur site et dans les clouds privés.
• Détection et génération de données personnelles.
• Mise à l’échelle automatique via Ray et Kubernetes.

Avantages

• Fonctionnalités avancées de sous-ensemble.
• Sa fonctionnalité en libre-service et son interface facile à utiliser la rendent accessible aux utilisateurs de tous niveaux.
• Contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC).

Inconvénients

• Absence de formule gratuite et manque de transparence tarifaire.
• Certains utilisateurs ont signalé que l’outil n’identifiait pas les relations entre les bases de données.

Intégrations de Syntho

Syntho s’intègre à diverses bases de données et à différents systèmes de fichiers.

• Postgre SQL
• MySQL
• Microsoft SQL Server
• Oracle
• Databricks
• Amazon S3
• Sybase
• MariaDB
• Hive
• IBM DB2

GenRocket : le meilleur outil pour la gestion des données de test (testeurs)

Note globale : 2,43

• Coût : 0,65
• Ensemble de fonctionnalités : 3,75
• Facilité d’utilisation : 1,5
• Outils : 2
• Assistance : 2

Nous avons sélectionné GenRocket, car il permet aux développeurs et aux testeurs de générer des ensembles de données présentant les caractéristiques, les formats et les structures spécifiques nécessaires pour tester différents scénarios. Cela accélère le processus de test et améliore la qualité globale des applications logicielles.

GenRocket est un éditeur de logiciels spécialisé dans la génération de données de test. Il propose une plateforme permettant aux utilisateurs de créer et de gérer des données de test réalistes et personnalisables à des fins de test et de développement logiciel. Les données générées peuvent servir à différents types de tests, notamment les tests fonctionnels, de performance et de sécurité. GenRocket propose également des fonctionnalités supplémentaires, telles que le masquage et la création de sous-ensembles de données, afin de garantir la confidentialité des données et la conformité réglementaire.

GenRocket applique une méthodologie en quatre étapes qui permet aux testeurs de travailler de manière autonome et de provisionner leurs propres données à la demande.

Tableau de bord d’un projet GenRocket.

• Modéliser – les données à générer pendant les tests.
• Concevoir – la variété et le volume des données pour les tests.
• Déployer – les cas de données de test dans un environnement de test.
• Gérer – les projets de données de test dans un référentiel partagé.

Tarification

GenRocket propose trois formules tarifaires.

• Growth : 55 000 $US par an. Comprend 20 projets de données de test.
• Business : Devis sur demande. Comprend 40 projets de données de test.
• Advanced : Devis sur demande. Comprend 80 projets de données de test.

Fonctionnalités clés

• Propose une bibliothèque de plus de 730 générateurs de données.
• Dispose d’une bibliothèque de plus de 101 formats de données.
• Création de sous-ensembles et masquage des données.
• Prise en charge de divers cas d’usage pour les tests, notamment les données réalistes, les données négatives, les données pour les workflows complexes, les données de machine learning et les données de transactions X12 EDI.

Avantages

• Portail de données de test en libre-service.
• Peut être intégré à votre pipeline de mise en production CI/CD.
• Les utilisateurs saluent l’assistance technique de GenRocket.

Inconvénients

• Les modules complémentaires entraînent des frais supplémentaires.
• Courbe d’apprentissage abrupte.

Intégrations de GenRocket

Parmi les principaux outils auxquels GenRocket s’intègre figurent :

• Jenkins
• Azure DevOps
• Selenium
• UiPath
• Katalon
• Tosca

Voir aussi : 100+ Top AI Companies

Tonic.ai : le meilleur outil pour les développeurs

Note globale : 3,93

• Coût : 1
• Ensemble de fonctionnalités : 5
• Facilité d’utilisation : 4,5
• Outils : 5
• Assistance : 4

Nous avons sélectionné Tonic.ai pour ses capacités avancées de génération de données synthétiques respectueuses de la confidentialité. Bien que la plateforme demande du temps pour être assimilée et déployée, nous avons trouvé particulièrement précieuse sa capacité à préserver les relations, la cohérence et les structures complexes des données.

La plateforme de données synthétiques de Tonic.ai fournit aux développeurs les outils nécessaires pour générer des « fausses données » qui ressemblent de près aux données réelles. La plateforme permet aux développeurs de créer des données de test réalistes à partir des données de leur organisation, en préservant les relations critiques et en maintenant la cohérence entre les entrées et les sorties dans les tables et les bases de données. Tonic.ai convient aux développeurs et aux data scientists des secteurs de la finance, de l’edtech, de l’assurance, de la vente au détail et de la santé.

Vue du tableau de bord de création de sous-ensembles de Tonic.ai.

Tarification

Tonic est disponible en deux éditions : Tonic Cloud et Enterprise. Pour obtenir un devis pour ces formules, vous devez contacter un expert interne afin d’obtenir une offre personnalisée. Tonic propose un essai gratuit de 2 semaines, qui vous permet de tester l’outil avant de prendre une décision d’achat.

Fonctionnalités clés

• Prend en charge plusieurs fichiers plats, notamment .txt, JSON, CSV et XML.
• La fonctionnalité d’alerte en cas de modification du schéma contribue à prévenir les fuites de données sensibles.
• Se connecte à plusieurs applications CI/CD.
• Fonctionnalités de désidentification et de synthèse par IA.

Avantages

• Obtient de très bons résultats en matière de facilité d’utilisation et d’ensemble de fonctionnalités.
• Propose une assistance client de qualité.
• Propose une fonctionnalité de création de sous-ensembles.

Inconvénients

• Certains utilisateurs ont signalé que l’outil était relativement coûteux.
• Courbe d’apprentissage abrupte.

Intégrations de Tonic.ai

Cette plateforme s’intègre à plusieurs services tiers, notamment

• PostgreSQL
• MySQL/MariaDB
• SQL Server
• MongoDB
• Vertica
• DocumentDB
• Oracle
• Snowflake
• Redshift
• BigQuery
• Databricks
• Amazon EMR avec Glue
• Spark

Hazy : le meilleur choix pour les services financiers

Note globale : 3,18

• Coût : 0
• Ensemble de fonctionnalités : 5
• Facilité d’utilisation : 4,5
• Outils : 2,5
• Assistance : 2

Hazy permet aux entreprises de créer des jeux de données réalistes mais entièrement fictifs, qui reproduisent les propriétés statistiques de données exactes sans exposer les informations réelles des clients. Hazy est utilisé dans le secteur des services financiers pour la modélisation de la fraude, la gestion d’actifs et l’engagement client, la criminalité financière, le risque de crédit, la lutte contre le blanchiment d’argent (AML) et le risque opérationnel.

Le moteur de données synthétiques de Hazy est conçu pour traiter les données complexes des grandes entreprises. Hazy peut se connecter à des configurations réseau et de sécurité complexes, fonctionner avec vos données d’origine et offrir le niveau de protection le plus élevé, que celles-ci soient stockées sur site ou dans votre cloud privé. Avec Hazy, les données complexes peuvent être générées pour les applications de services financiers et stockées en toute sécurité dans les silos de l’entreprise.

Vue de la conformité d’un projet type

Tarification

L’entreprise n’affiche pas ses tarifs sur son site web, mais invite les acheteurs intéressés à contacter un expert interne en remplissant un court formulaire sur son site.

Fonctionnalités clés

• Des techniques avancées d’optimisation de la mémoire et de sous-ensemblage réduisent la consommation d’énergie.
• Déploiement sur site ou dans le cloud.
• L’outil peut créer des jeux de données diversifiés couvrant différents scénarios, ce qui permet des tests et des analyses approfondis.

Avantages

• Prise en charge des besoins complexes en matière de données.
• Les utilisateurs apprécient les outils de protection intégrés de Hazy.

Inconvénients

• Peut ne pas convenir aux petites entreprises.
• Tarification peu transparente.

Intégrations de Hazy

Principales intégrations de Hazy :

• Snowflake
• AWS
• Azure

Sur un sujet connexe : Qu’est-ce que l’IA générative ?

K2View : le meilleur choix pour l’entraînement des modèles de machine learning

Note globale : 3,60

• Coût : 3,25
• Ensemble de fonctionnalités : 5
• Facilité d’utilisation : 2
• Outils : 5
• Assistance : 1

K2View propose quatre méthodes de génération de données synthétiques, ce qui permet aux équipes de générer et d’intégrer facilement des données synthétiques dans les pipelines CI/CD (intégration continue/déploiement continu) et ML (machine learning).

Outil de génération de données synthétiques de K2View combine quatre méthodes de génération de données : l’IA générative, un moteur de règles, le clonage d’entités et le masquage des données.

• IA générative : Le modèle d’IA générative consiste à extraire un sous-ensemble des données sources nécessaires à l’entraînement des modèles d’IA générative. Ces données sont ensuite masquées afin de garantir la confidentialité et la protection des informations. Les données d’entraînement masquées servent à entraîner le modèle GPT (Generative Pre-trained Transformer), qui permet de générer des données synthétiques.
• Moteur de règles : La génération de données fondée sur des règles permet de créer des fonctions de génération de données basées sur leur classification, puis de personnaliser, tester et déboguer le code des fonctions sans programmation. Le moteur de règles permet aux utilisateurs d’attribuer des paramètres métier aux fonctions et de générer des données à la demande ou via une API.
• Clonage d’entités et masquage des données : Le clonage d’entités permet d’extraire, de masquer et de cloner une entité métier unique ainsi que toutes ses données, puis de créer des identifiants uniques pour chaque entité clonée. La méthode de génération par masquage des données détecte automatiquement les informations sensibles et les informations personnelles identifiables (PII), puis applique des fonctions de masquage prédéfinies et personnalisables. K2View permet de masquer les données en transit, au moment où elles sont extraites des sources.

Vue de création d’une nouvelle tâche dans K2View.

Tarification

La tarification de K2View est disponible sur demande.

Fonctionnalités clés

• Connecteurs vers des sources de données structurées et non structurées.
• Plateforme low-code/no-code.
• Versionnement et restauration des jeux de données à la demande.

Avantages

• Préservation des relations entre les données.
• Fonctionnalités de masquage des données.
• Amélioration de la confidentialité et de la conformité des données.

Inconvénients

• Courbe d’apprentissage abrupte pour les débutants.
• Les utilisateurs trouvent l’outil coûteux.

Intégration de K2View

Vous pouvez connecter K2View aux outils suivants :

• IBM DB2
• Salesforce
• Oracle
• Couchbase

Datomize : le meilleur choix pour les analystes de données et les ingénieurs en machine learning

Note globale : 3,96

• Coût : 4,4
• Ensemble de fonctionnalités : 3,4
• Facilité d’utilisation : 4,5
• Outils : 5
• Assistance : 3

Notre étude a révélé que Datomize excelle dans les jeux de données analytiques grâce à ses capacités de génération de données alimentées par l’IA. En exploitant les comportements extraits des données actuelles, Datomize permet aux analystes de données et aux experts en machine learning de générer des jeux de données analytiques précis et pertinents.

La Datomize est une plateforme de génération de données alimentée par l’IA qui permet aux analystes de données et aux experts en machine learning de tirer le meilleur parti de leurs jeux de données analytiques. Elle permet de générer exactement les jeux de données analytiques requis à partir des comportements extraits des données actuelles, et crée des données synthétiques dont les propriétés sont similaires à celles des données d’origine, sans contenir d’informations sensibles ou personnelles.

Tableau de bord d’analyse des scores de Datomize.

Tarification

• Community : Offre gratuite à vie avec 40 crédits par mois et une taille d’entrée maximale de 20 Mo.
• Starter : 720 dollars US par mois, facturés annuellement, ou 800 dollars US par mois, facturés mensuellement. Cette offre comprend 160 crédits par mois et une taille d’entrée maximale de 500 Mo.
• Enterprise : Devis sur demande. Utilisation et taille d’entrée illimitées.

Fonctionnalités clés

• Fonctionnalités avancées d’augmentation des données.
• Le moteur fondé sur des règles de Datomize permet aux utilisateurs de générer le jeu de données analytiques exact nécessaire à tout scénario souhaité.
• Prise en charge des données de séries temporelles.

Avantages

• Propose une offre gratuite à vie.
• Prévision des résultats pour tout scénario.

Inconvénients

• Ressources limitées sur le produit.
• Absence d’assistance par chat en direct.

Intégrations de Datomize

• SDK Python
• PostgreSQL
• MySQL
• Oracle

Sogeti Artificial Data Amplifier (ADA) : le meilleur choix pour les cas d’usage liés aux tests et au développement

Note globale : 2,55

• Coût : 0
• Ensemble de fonctionnalités : 5
• Facilité d’utilisation : 1
• Outils : 5
• Assistance : 2

Sogeti a obtenu de très bonnes notes pour son ensemble de fonctionnalités, qui comprend la maturité du produit, sa capacité à répondre aux besoins des grandes entreprises et ses possibilités d’ajustement précis des résultats. Sogeti a également obtenu 5 sur 5 pour les « Outils », grâce à la qualité des données générées et à son évolutivité.

Membre du groupe Capgemini, Sogeti est un fournisseur de services gérés (MSP) présent dans plus de 100 sites à travers le monde. Sogeti ADA génère des données réalistes et exploitables à partir de jeux de données réels. Il s’appuie sur un apprentissage profond avancé, fondé sur une combinaison de réseaux neuronaux artificiels, pour analyser les données existantes et créer des points de données similaires, mais nouveaux. Il peut générer d’importants volumes de données, aidant ainsi les organisations à relever le défi de la pénurie de données.

Tarification

Les tarifs sont disponibles sur demande.

Fonctionnalités clés

• Génération de données réalistes et diversifiées.
• Prise en charge de différents types de données.
• Réduction des biais et du surapprentissage.

Avantages

• Les données générées par Sogeti préservent toutes les caractéristiques, corrélations et propriétés des données d’origine.
• Elles peuvent être personnalisées pour répondre à vos besoins et cas d’utilisation spécifiques.

Inconvénients

• Tarification non transparente.
• L’utilisation nécessite une formation et une expertise.

Intégrations de Sogeti

Les principales intégrations de Sogeti comprennent :

• SAP S/4HANA
• Azure
• AWS

Voir aussi : Entreprises d’IA générative : 12 leaders incontournables

CA Test Data Manager : le meilleur choix pour la génération de données complexes

Note globale : 2,78

• Coût : 0
• Ensemble de fonctionnalités : 3,25
• Facilité d’utilisation : 4
• Outils : 5
• Assistance : 2

Plus particulièrement, CA Test Data Manager se concentre sur la protection des informations sensibles : il propose notamment des fonctionnalités de masquage des données, qui contribuent à protéger les informations sensibles et personnelles dans les environnements de test en remplaçant les données réelles par des données fictives réalistes.

Développé par CA Technologies, CA Test Data Manager est un outil qui permet de créer, générer, masquer et actualiser des données de test pour tester des applications. CA Test Data Manager automatise le processus de création des données de test en s’intégrant à différentes sources de données et en proposant des fonctionnalités de gestion des données telles que le sous-ensemble de données, le masquage des données et la génération de données synthétiques. CA Test Data Manager prend en charge les machines Windows physiques et virtuelles 32-bit et 64-bit.

Écran de navigation principal de Virtual Test Data Manager.

Tarification

Tarif disponible sur demande.

Fonctionnalités clés

• Sa fonctionnalité de découverte et de profilage permet d’identifier les informations personnelles identifiables (PII) dans plusieurs sources de données.
• Elle permet de créer des scénarios futurs et des résultats inattendus afin de tester les conditions limites.
• La fonctionnalité de gestionnaire virtuel des données de test de CA permet de générer plusieurs copies des données de test en quelques secondes grâce au clonage.

Avantages

• Mise à disposition des données de test en libre-service.
• Intégration avec la gouvernance et la gestion des risques.
• Masquage des données.

Inconvénients

• Assistance limitée.
• Informations limitées sur les ressources et le produit.

Intégrations de CA Test Data Manager

• Oracle RAC 11g
• Oracle RAC 12c
• IBM DB2 11 for z/OS
• IBM DB2 UDB 11.1
• CA IDMS 19.0
• MySQL 5.6

Comment choisir le meilleur logiciel de données synthétiques pour votre entreprise

Lorsque vous recherchez le meilleur logiciel de données synthétiques, les besoins spécifiques de votre organisation en la matière doivent être votre priorité absolue : êtes-vous surtout préoccupé par la conformité ou par la rapidité ? Vous devez identifier les types de données à générer et déterminer quel problème ces données permettront de résoudre pour votre entreprise.

Après avoir identifié vos besoins en données, il est temps d’effectuer des recherches approfondies : recherchez des solutions qui correspondent à vos exigences et fournissent les fonctionnalités nécessaires. Notre évaluation a réduit la charge de recherche qui vous incombe ; il est fort probable que la liste ci-dessus contienne une solution adaptée à vos besoins. Vous devrez ensuite évaluer les techniques de génération de données de l’outil, ses possibilités de personnalisation et son évolutivité. Et n’oubliez pas de tester le logiciel : assurez-vous qu’il répond réellement à vos besoins.

Comment nous avons évalué les meilleurs logiciels de données synthétiques

Nous avons évalué les meilleurs outils de données synthétiques selon cinq catégories — chacune comprenant des sous-catégories qui nous ont aidés à évaluer et à comparer les outils d’écriture fondés sur l’IA.

Coût – 20 %

Nous avons examiné les différents plans tarifaires proposés par chaque logiciel de données synthétiques. Cela comprenait l’évaluation du coût de l’outil sur une base mensuelle ou annuelle. Nous avons également vérifié si les outils offraient un bon rapport qualité-prix.

Ensemble de fonctionnalités – 30 %

Nous avons évalué les capacités fondamentales de génération de données de chaque outil et ses fonctionnalités, notamment la maturité du produit, sa capacité à ajuster précisément les résultats, et nous avons également vérifié si l’outil était conçu pour les grandes entreprises.

Facilité d’utilisation – 25 %

Nous avons recherché des outils intuitifs et faciles à utiliser, permettant aux utilisateurs de parcourir et d’exploiter facilement leurs fonctionnalités.

Outils – 10 %

Nous avons évalué la qualité des résultats de chaque outil et son niveau d’évolutivité.

Assistance – 15 %

Nous avons évalué la disponibilité et la réactivité des canaux d’assistance client, tels que l’e-mail, le chat en direct ou l’assistance téléphonique. Nous avons également pris en compte la disponibilité des ressources et de la documentation, comme les guides utilisateur, les tutoriels ou les bases de connaissances.

En résumé : les meilleurs logiciels de données synthétiques

Il n’existe pas de solution universelle lorsqu’il s’agit de choisir le meilleur logiciel de données synthétiques. Par exemple, les analystes de données et les ingénieurs en apprentissage automatique pourraient trouver Datomize particulièrement utile, tandis que Hazy pourrait être la meilleure option pour les entreprises de services financiers.

Le meilleur logiciel de données synthétiques pour vous dépendra de différents facteurs, notamment des besoins spécifiques de votre organisation, du cas d’utilisation, du secteur et des exigences de conformité des données. Étant donné la complexité de cette catégorie, vous devrez clairement faire vos recherches pour sélectionner le meilleur logiciel de données synthétiques.

À lire ensuite : Exemples d’IA générative