Il est nécessaire de développer des méthodes plus sophistiquées pour détecter les erreurs qui échappent aux contrôles basiques.
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 ?
