Analyse de la distribution statistique, détection des biais systémiques, vérification des fuites de données entre les divisions entraînement/test et contrôle des anomalies dans les jeux de données d’apprentissage automatique. Couvre l’exhaustivité, l’équilibre des classes, la qualité des étiquettes et l’identification des valeurs aberrantes ou des doublons qui pourraient compromettre la généralisation et l’équité du modèle entraîné.