Ces erreurs sont dangereuses car elles passent inaperçues malgré les contrôles habituels, pouvant mener à des décisions erronées ou des modèles d'IA défectueux.
Les erreurs de données "silencieuses" échappent aux méthodes de nettoyage traditionnelles, compromettant la fiabilité des analyses et des modèles d'IA. Comment les PME peuvent-elles s'adapter à ce défi ?
