Prétraitement des données

Le prétraitement des données consiste à nettoyer, organiser et transformer les informations brutes pour qu’elles soient exploitables par un outil d’intelligence artificielle. Sans cette étape, les données peuvent contenir des erreurs, des incohérences ou des formats incompatibles qui faussent les résultats. Par exemple, un tableau avec des cases vides, des doublons ou des unités de mesure différentes doit être corrigé avant d’alimenter un modèle de prédiction. Cette phase est cruciale car la qualité des données influence directement la pertinence des réponses de l’IA. Elle inclut souvent des actions comme la suppression des doublons, la normalisation des valeurs ou la gestion des données manquantes.