[{"data":1,"prerenderedAt":217},["ShallowReactive",2],{"blog-data-quality-ops-maitriser-la-validite-des-flux-dentrainement-pour-lia-mobile":3},{"id":4,"title":5,"accroche":6,"auteur":7,"body":8,"conclusion":187,"date":188,"datemodified":188,"description":178,"extension":189,"head":190,"identifier":203,"imageNumber":204,"imagenalt":205,"imagenurl":206,"meta":207,"navigation":195,"path":208,"rawbody":209,"schemaOrg":210,"seo":213,"seoDescription":6,"seoTitre":198,"stem":214,"tag":215,"titre":198,"__hash__":216},"blog\u002Fblog\u002Fdata-quality-ops-maitriser-la-validite-des-flux-dentrainement-pour-lia-mobile.md","Data Quality Ops Maitriser La Validite Des Flux Dentrainement Pour Lia Mobile","Vous injectez quotidiennement des pétaoctets de télémétrie mobile dans vos algorithmes d'apprentissage. Vous espérez logiquement un ciblage parfait. La réalité vous rattrape souvent très vite. Vos modèles prédictifs s'effondrent sous le poids de valeurs aberrantes. 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