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040 |aCaOODSP|bfre|erda|cCaOODSP
043 |an-cn---
0861 |aCS11-522/2024-1-1F-PDF
1001 |aPilgram, Lisa |d1991- |eauteur.
24510|aApplications pratiques de la génération de données synthétiques / |cpar Lisa Pilgram et Khaled El Emam.
2461 |iEn tête du titre : |aRecueil du Symposium de 2024 de Statistique Canada : |ble futur des statistiques officielles
264 1|a[Ottawa] : |bStatistique Canada = Statistics Canada, |cle 8 septembre 2025.
300 |a1 ressource en ligne (13 pages non numérotées) : |billustrations, graphiques.
336 |atexte|btxt|2rdacontent/fre
337 |ainformatique|bc|2rdamedia/fre
338 |aressource en ligne|bcr|2rdacarrier/fre
4901 |a[La série des symposiums internationaux de Statistique Canada : recueil] ; |x1709-822X
500 |aTitre de la couverture.
500 |aPublié aussi en anglais sous le titre : Practical applications of synthetic data generation.
504 |aComprend des références bibliographiques.
5203 |a« Les différents secteurs utilisent de plus en plus la génération de données synthétiques (GDS) pour partager et augmenter des données tout en protégeant la vie privée ainsi que pour en éliminer les biais. Chaque fois qu'on utilise cet outil, on doit avoir recours à un ensemble distinct de mesures d'évaluation pour tenir compte de la stochasticité du processus de GDS : la vulnérabilité liée à la divulgation des membres et des attributs est essentielle pour protéger la vie privée; la fidélité et l'utilité des tâches en aval s'appliquent de manière plus générale; l'équité et la diversité sont des facteurs pertinents pour éliminer les biais et augmenter les données, respectivement. En présentant les données probantes accumulées et en examinant des études de cas modèles, il est montré que la GDS peut offrir un bon rendement dans bon nombre de ces cas d'utilisation. Dans le présent document les principaux enseignements tirés des expériences en matière de données synthétiques sur la santé sont également partagés » -- Résumé, page [2].
650 6|aConfidentialité des données|zCanada.
650 6|aExploration de données (Informatique)|xMéthodes statistiques|zCanada.
651 6|aCanada|vStatistiques médicales.
7102 |aStatistique Canada, |eorganisme de publication.
77508|tPractical applications of synthetic data generation / |w(CaOODSP)9.965832
830#0|aSérie des symposiums internationaux de Statistique Canada,|x1709-822X|w(CaOODSP)9.502081
85640|qPDF|s463 Ko|uhttps://publications.gc.ca/collections/collection_2026/statcan/11-522-x/CS11-522-2024-1-1-fra.pdf
986 |a11-522-X