La première étape consiste à préparer les données, elle peut être optimisée à partir de différents outils issus de la plateforme : Sagemaker Clarify : Cet outil est capable de détecter les biais présents dans les données d'entraînement pour s’assurer que le modèle soit suffisamment précis. Il propose également des stratégies pour corriger ces biais. SageMaker Ground Truth : On utilise cette feature pour annoter des ensembles de données nécessaires à l'entraînement de modèles de Machine Learning. Cela permet ainsi de réduire les coûts liés à la labellisation des données.