Les administrations douanières du monde entier ont reconnu l'importance des algorithmes avancés d'analyse des données, tels que AI HS et DATE, pour améliorer l'efficacité et la performance opérationnelles. Compte tenu de l'intérêt croissant des Membres pour le partage des données, l'Organisation mondiale des douanes (OMD) a le plaisir d'annoncer la publication d'un nouveau cours en ligne sur la génération de données synthétiques. Ce cours, développé par l'équipe du projet BACUDA avec le financement du CCF-Corée, vise à relever les défis du partage des données tout en préservant la sécurité et la confidentialité des données.
Le partage des données joue un rôle essentiel dans l'efficacité de l'analyse, le volume des données contribuant à la précision des modèles. Le groupe de travail de l'OMD sur les données et les statistiques a identifié le partage des données comme un exercice essentiel ; cependant, les préoccupations relatives à la confidentialité et à la sécurité ont entravé l'adoption généralisée. Conscients de cette situation, des experts du projet BACUDA ont présenté une solution pour créer des ensembles de données synthétisées lors d'une session pratique en décembre 2022 à l'occasion de la prestigieuse conférence PICARD, recevant des réactions positives de la part de participants du monde entier.
S'appuyant sur les connaissances acquises lors de la session, l'équipe du projet BACUDA a développé un cours en ligne complet sur la plateforme d'apprentissage en ligne CLiKC! de l'OMD, qui permet aux apprenants de se plonger dans les subtilités de la génération de données synthétiques. Grâce à des leçons interactives, les participants peuvent explorer le code Python et l'appliquer à leurs propres ensembles de données, acquérant ainsi une expérience pratique de cette technique innovante. Les méthodes traditionnelles d'anonymisation et de pseudonymisation des données compromettent souvent la valeur statistique ou la confidentialité et la sécurité des données. La génération de données synthétiques permet de surmonter ces difficultés en créant des données entièrement nouvelles basées sur des caractéristiques statistiques extraites de l'ensemble de données original. Cette approche élimine le risque de réidentification et préserve l'intégrité des données, garantissant ainsi une confidentialité et une sécurité optimales pour les informations sensibles.
Dans le cadre du cours, les apprenants découvriront CTGAN, une méthode puissante pour générer des données virtuelles. CTGAN utilise des réseaux adverbiaux génératifs (GAN) pour produire des données selon les distributions souhaitées. Grâce à la bibliothèque Python conviviale et à Google Colaboratory, les participants peuvent facilement générer des données synthétiques sans avoir besoin d'installer un logiciel supplémentaire. L'infrastructure basée sur le cloud, équipée de ressources CPU et GPU dédiées, garantit l'accessibilité à tous les apprenants.
Le cours vous aide à comprendre comment évaluer la qualité des données générées. Pour ce faire, il faut examiner les valeurs uniques, maintenir les caractéristiques statistiques cohérentes à l'aide de l'analyse de corrélation et comparer les indicateurs de performance dans les projets d'analyse. En tirant parti de ces techniques, les participants peuvent évaluer l'adéquation et l'efficacité des données synthétiques pour leurs besoins analytiques. En donnant aux administrations douanières les connaissances et les compétences nécessaires pour utiliser la génération de données synthétiques, l'OMD vise à rationaliser l'analyse des données douanières et à favoriser des échanges plus actifs entre les pays membres. Cette technique révolutionnaire offre un immense potentiel pour faciliter le partage des données tout en préservant la sécurité et la confidentialité des données.
L'OMD invite ses Membres à suivre ce cours en ligne sur la génération de données synthétiques. En participant à cette opportunité d'apprentissage unique, les administrations douanières peuvent exploiter pleinement le potentiel du partage des données, en garantissant des analyses plus précises, une efficacité accrue et un environnement sécurisé pour le traitement des informations sensibles. Rejoignez-nous dans cette initiative avant-gardiste pour façonner l'avenir de l'analyse des données dans le domaine douanier.