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Dans le contexte de l’apprentissage machine, les données constituent la principale ressource pour guider les prises de décisions. Cependant, lorsque des biais existent dans les données, cela affecte de façon significative l’interprétation des décisions. Le biais étant défini comme une distorsion systématique d’une évaluation ou d’un échantillon statistique choisi de façon défectueuse , sa présence constitue un problème majeur en raison de son impact sur l'analyse des données et les systèmes de décision. Être capable de définir et de qualifier les biais dans les données est une étape très importante dans le processus de réduction de ses impacts. Les solutions actuelles se concentrent sur le problème du point de vue des résultats, mais cependant, il est aussi très important de s'attaquer aux sources où ces biais sont générés et d'en identifier les causes. Ainsi dans ce travail, nous définissons et qualifions les biais dans les données . En utilisant un processus d’apprentissage, nous avons identifié les étapes où les biais peuvent survenir. Dans le schéma suivant, nous présentons notre démarche.