Des étudiants confondent le fait que le projet à intégrer utilise du ML avec le fait que la prédiction d'erreurs repose également sur du ML! Mais c'est sans lien !!

Certains confondent la qualité du projet avec la qualité de modèles de ML …

(10) Un projet avec beaucoup de documentation et commentaires est le reflet d'un projet difficile à maintenir ou à utiliser

(15) Si on intégre un projet qui utilise docker, on ne peut pas avoir de problèmes de dépendances !!