La qualité, la couverture, les biais et la licéité des données d’entraînement influencent le comportement du modèle.
Les données d’entraînement servent à ajuster un modèle afin qu’il apprenne des régularités ; le piège à l’examen consiste à négliger la manière dont les biais, les lacunes ou les sources illégales altèrent les résultats.