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Intelligence artificielle
Marvin Amuzu ∙22 Jan 2026∙ 5 min
Les données synthétiques, qu'est-ce que c'est ? Ce sont des articles que nous créons nous-mêmes, spécifiquement pour entraîner nos algorithmes. Un peu comme un professeur qui rédige des exercices d'entraînement plutôt que de faire travailler ses élèves uniquement sur des annales. Voici pourquoi ce choix est stratégique.
Les flux d'actualité réels sont déséquilibrés par nature. La politique domine, certains secteurs sont surreprésentés, d'autres quasi absents. Entraîner un modèle sur ces données, c'est reproduire ces biais.
Avec nos articles synthétiques, nous contrôlons la répartition :
Résultat : un système qui performe aussi bien sur un communiqué RSE que sur une breaking news politique.
Une question revient souvent : pourquoi entraîner vos propres modèles au lieu d'utiliser ChatGPT ?
Parce que ce n'est pas le même métier. ChatGPT est conçu pour rédiger du texte. Nous, nous construisons des outils qui trient, classent et ordonnent des articles — sans rien écrire eux-mêmes.
Concrètement, nos modèles :
ChatGPT ne peut pas faire ça : il faudrait lui envoyer chaque article un par un, écrire un prompt à chaque fois, et accepter des temps de réponse incompatibles avec un flux temps réel. Nos modèles tournent en local, à l'échelle, sans latence.
Pour les tech : nous entraînons des modèles d'embeddings (similarité sémantique), des rerankers (réordonnancement de résultats) et des classifiers (catégorisation, tonalité, pertinence). Un modèle fine-tuné sur notre taxonomie et nos hard negatives surperforme systématiquement les embeddings génériques (OpenAI, Cohere).
Dans l'actualité réelle, certains formats n'apparaissent que deux fois par an. Comment apprendre à un algorithme à les reconnaître ?
Avec le synthétique, nous créons ce dont nous avons besoin :
En 10 minutes, nous produisons 1000 variantes d'un cas rare. Impossible avec des données réelles.
Grâce au programme Microsoft for Startups, nous disposons de la puissance de calcul nécessaire pour entraîner nos modèles.
Nos jeux de données varient de quelques centaines de milliers à un million d'articles par cycle d'entraînement, parfois juste les titres, parfois le texte complet, selon ce que chaque outil doit apprendre.
Cette flexibilité est un autre avantage du synthétique : nous générons exactement le format dont chaque modèle a besoin.
L'utilisation de contenus de presse pour entraîner des IA fait l'objet de débats juridiques intenses. Notre position est simple : nous n'entraînons pas modèles sur des articles protégés par le droit d'auteur.
Les données que nous créons, nous les possédons :
Notre propriété intellectuelle repose sur des fondations que nous contrôlons entièrement.
Le synthétique sert à entraîner. Le réel sert à valider.
Une fois nos outils développés, nous les testons sur de vrais articles pour garantir qu'ils fonctionnent en conditions réelles. C'est le meilleur des deux mondes.
Données réelles : distribution déséquilibrée par l'actualité, cas rares aléatoires et peu fréquents, droits complexes et licenciés.
Données synthétiques : distribution contrôlée, cas rares générés à la demande, 100% propriétaires.
Chez Abstrakt, nous croyons que l'innovation responsable passe par des choix techniques assumés. Entraîner sur le synthétique, valider sur le réel : c'est notre approche pour construire une IA de veille performante, éthique et juridiquement solide.
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