Connaissez-vous les données synthétiques ?

Comment concilier les exigences – réglementaires et éthiques – de protection des données personnelles avec les envies d'explorer les opportunités offertes par la masse d'information disponible dans les coffre-forts numériques des banques ? L'autrichienne Erste a trouvé la solution à ce dilemme universel, avec la jeune pousse Mostly.ai.
C'est à travers sa filiale « digitale », George Labs, que le groupe bancaire, un des plus importants en Europe centrale et orientale, a voulu s'attaquer à ce problème commun à l'ensemble du secteur financier : l'innovation, devenue indispensable pour sa prospérité future, repose en grande partie sur l'exploitation des données détenues dans les systèmes informatiques et elle ne peut s'exprimer totalement que si l'accès à ces ressources est largement ouvert, aux employés comme à des entreprises tierces.
Hélas (pour la créativité), il ne peut être question de laisser n'importe qui consulter et utiliser des informations généralement très sensibles, telles que les détails de transactions, susceptibles de révéler les secrets les plus intimes des clients. Aujourd'hui, l'anonymisation est fréquemment mise en œuvre afin de résoudre cette difficulté… mais elle se heurte tout de même à des limitations, notamment en ce qui concerne sa réelle capacité à combiner sécurité et efficacité, face aux progrès technologiques.
Le concept de données synthétiques tel que le commercialise Mostly.ai, en revanche, permet d'éliminer tout risque de divulgation (accidentel ou malveillant), puisque la matière première générée est entièrement « inventée » et ne porte donc aucune correspondance avec son équivalent de production, tout en autorisant les mêmes usages d'analyse que les sources originales, grâce à l'application de modèles d'intelligence artificielle sur ces dernières, qui reproduisent leurs motifs, leurs relations, leurs propriétés statistiques…

Ainsi armé, George décuple les possibilités de développer et tester rapidement, sans tâtonnements et sans danger, de nouvelles fonctions utiles pour les clients de sa banque mobile, par exemple la prédiction du solde du compte courant ou, dans un cas de coopération avec un partenaire externe, le module de partage de dépenses entre amis. Les équipes deviennent en outre capables de créer des démonstrateurs en quelques jours, avec lesquels elles conquièrent plus facilement l'adhésion de sponsors.
Qu'il s'agisse d'expérimenter autour de nouvelles idées, d'accompagner la mise à disposition des API avec des outils facilitant leur prise en main, de stimuler et accélérer les collaborations avec la FinTech, de promouvoir le développement citoyen à grande échelle (avec les plates-formes « low-code »)…, l'accès à des jeux de données représentatifs, dans toutes les phases des projets qui précèdent le déploiement final, constitue un pré-requis indispensable à la banque moderne, innovante et ouverte.
Si la seule option proposée consiste à octroyer des droits sur la production, non seulement elle crée des conditions propices à des fuites dommageables (rappelons-nous l'incident de Desjardins) mais elle affecte aussi fortement la faculté d'innovation, en introduisant complexité et frictions et en réduisant son audience potentielle. Par contraste, l'approche par synthèse artificielle représente un extraordinaire moyen de fournir à toutes sortes de parties prenantes un bac à sable à la fois opérationnel et sécurisé.