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De mauvaises étiquettes créent de mauvaises prédictions.
C'est l'une des vérités les plus simples en apprentissage automatique.
Les systèmes d'IA ne savent pas quand les étiquettes sont incorrectes. Ils apprennent simplement à partir des exemples qui leur sont donnés.
Cela signifie que chaque erreur d'annotation peut se transformer en problèmes de production par la suite.