SARC-DQ: Runtime Data-Quality Gating for Agentic AI
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SARC-DQ is the data-quality pillar of the SARC governance-by-architecture research program. It provides a data-quality predicate family and a Pre-Action Gate that wraps agent retrieval with downstream-only remediation, and GIGO-Bench, a seeded benchmark measuring how injected data corruption converts into agent action defects and financial loss across mitigation strategies.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
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