Les pipelines de nettoyage actuels ne sont pas suffisants pour détecter certains types d'erreurs critiques.
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 ?
