La qualité des modèles de Data Science est cruciale pour obtenir des résultats fiables et significatifs. Un modèle mal conçu ou biaisé peut entraîner de graves erreurs et des prises de décisions erronées.Dans ce domaine, le Shift Left Testing se traduit donc par l’application de tests et de validations dès les premières étapes de la préparation des données et de la création de modèles.