Alors que de plus en plus de modèles ML entrent en production, la qualité durable des données qui alimentent les modèles devient cruciale. Nous veillons à détecter au plus tôt les variations de la qualité des données et prenons des mesures automatisées pour corriger les erreurs les plus simples.