Procédé de calcul d’au moins une explication contrefactuelle (EX m ) d’une prédiction associée à un point requête (Xr) par un modèle d’ensemble d’arbres de décision, étant donnée une classe de sortie cible (C) prédéfinie, ledit procédé étant mis en œuvre dans un dispositif (DIS) de calcul comportant une ou plusieurs unités de calcul (GPU1 à GPUM), ledit un modèle d’ensemble d’arbres ayant pour variable d’entrée un vecteur d’entrée de dimension D et étant apte à classer ledit vecteur d’entrée dans un nombre K de classes de sortie, un vecteur score de dimension K donnant en sortie dudit modèle le score associé audit vecteur d’entrée pour chacune desdites classes de sortie, chacun desdits arbres de décision étant un graphe partant d’un nœud racine et comportant des branches avec des nœuds, chaque branche se terminant par une feuille, chaque nœud permettant par un test sur ledit vecteur d’entrée de prendre une unique branche en aval dudit nœud, et chacun desdits arbres de décision associant ledit vecteur d’entrée à une feuille dudit arbre correspondant, ladite feuille étant assimilable à un intervalle multidimensionnel de dimension D et étant associée à un score pour au moins une desdites classes de sortie, ledit procédé comportant des étapes de : - réception (E1) dudit point requête (Xr), de ladite classe de sortie cible (C) prédéfinie parmi lesdites classes de sortie dudit modèle, - formulation analytique (E2) dudit modèle d’ensemble d’arbres sous la forme d’une fonction de prédiction qui somme des fonctions d’appartenance de ladite variable d’entrée à des régions de l’espace d’entrée dudit modèle correspondant à des feuilles ou à des morceaux de feuilles dudit modèle d’ensemble d’arbres, chacune desdites fonctions d’appartenance étant pondérée par un vecteur score associé à la région de l’espace d’entrée correspondante, ledit procédé étant caractérisé en ce qu’il comporte en outre les étapes de : -transformation (E3) de la fonction de prédiction en une fonction dérivable par application d’une fonction de lissage sur lesdites fonctions d’appartenance, -utilisation de l’algorithme de Descente de Gradient analytique (E6) sur une fonction objectif à minimiser appliquée à ladite fonction dérivable et obtention au bout d’un nombre d’itérations dudit algorithme, de ladite au moins une explication contrefactuelle (EX m ) appartenant à ladite classe de sortie cible (C) prédéfinie. Procédé de calcul selon la revendication 1, dans lequel lors de ladite étape de formulation analytique (E2), ladite fonction de prédiction est formulée comme : F(X)= somme des [δBn(X).Sn] sur l’ensemble des feuilles n numérotées de 1 à N du modèle ([Math 1]) où - F(X) est l’image de la variable d’entrée X de dimension D par la fonction de prédiction F; - N est le nombre de feuilles B1 à BN du modèle d’ensemble d’arbres ; - δBn(X) est la fonction d’appartenance du vecteur d’entrée X à la nième feuille Bn du modèle d’ensemble d’arbres; - Sn est le vecteur score de dimension K associé à la nième feuille Bn. Procédé de calcul selon la revendication 1 ou 2, dans lequel lors de l’étape d’utilisation de l’algorithme de Descente de Gradient analytique (E6), on utilise ledit algorithme sur ladite fonction objectif à minimiser augmentée d’un terme pénalisant la distance entre le vecteur d’entrée sur lequel travaille ladite fonction objectif, et ledit point requête (Xr). Procédé de calcul selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel plusieurs explications contrefactuelles (EX m ) sont obtenues lors de ladite étape d’utilisation de l’algorithme de Descente de Gradient analytique (E6), ladite fonction objectif prenant en entrée une matrice de M vecteurs d’entrée et comportant un terme récompensant la diversité des vecteurs d’entrée de ladite matrice. Procédé de calcul selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ladite fonction dérivable fournissant en sortie un vecteur de dimension K de lois de probabilités fonction de l’espace d’entrée, la fonction objectif comporte un terme d’entropie croisée entre lesdites lois de probabilité et un vecteur score dont la coordonnée de valeur maximale correspond à la classe de sortie cible (C). Procédé de calcul selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ladite fonction de lissage est une combinaison linéaire de fonctions sigmoïdes et/ou de produits de fonctions sigmoïdes appliquées aux bornes desdites régions de l’espace d’entrée. Procédé de calcul selon la revendication 4, dans lequel le terme récompensant la diversité des vecteurs d’entrée de ladite matrice comporte une fonction logarithme du déterminant de la matrice de Gram des noyaux Gaussien des vecteurs d’entrée de ladite matrice. Procédé de calcul selon l’une quelconque des revendications 4 à 7, dans lequel l’étape d’utilisation de l’algorithme de Descente de Gradient analytique (E6) est précédée d’une étape de calcul (E4) d’une région de décision (Br) associée au point requête (Xr) précédemment reçu, ladite région de décision (Br) correspondant à une région de l’espace d’entrée associée à un unique vecteur score de sortie, et d’une étape d’initialisation (E5) desdits vecteurs d’entrée de ladite matrice M dans laquelle lesdits vecteurs d’entrée sont choisis de sorte à ce qu’ils soient distribués sur l’ensemble des faces de ladite région de décision (Br) précédemment calculée. Procédé de calcul selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, comprenant en outre pour ladite au moins une explication contrefactuelle (EX m ) obtenue, une étape de calcul (E7) d’une région de décision (BEX m ) associée, ladite région de décision (BEX m ) associée correspondant à une région de l’espace d’entrée comportant ladite au moins une explication contrefactuelle (EX m ) obtenue et étant associée à un unique vecteur score de sortie, ainsi qu’une étape (E8) dans laquelle on vérifie si la valeur d’une coordonnée du point requête (Xr) suivant une des dimensions du point requête (Xr) est comprise dans l’intervalle de valeurs sur cette dimension de ladite région de décision (BEX m ) associée à ladite au moins une explication contrefactuelle (EX m ), et si tel est le cas on remplace dans ladite au moins une explication contrefactuelle (EX m ) obtenue, la valeur de la coordonnée correspondant à ladite dimension avec la valeur de la coordonnée correspondante dudit point requête (Xr). Procédé de calcul selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, comprenant pour ladite au moins une explication contrefactuelle (EX m ) obtenue, une étape de calcul (E7) d’une région de décision (BEX m ) associée, ladite région de décision (BEX m ) associée correspondant à une région de l’espace d’entrée comportant ladite au moins une explication contrefactuelle (EX m ) obtenue et étant associée à un unique vecteur score de sortie, ainsi qu’une étape dans laquelle on réajuste (E9) si nécessaire les coordonnées de ladite au moins une explication contrefactuelle (EX m ) obtenue pour les faire correspondre à des valeurs autorisées dans ladite région de décision (BEX m ) associée à ladite au moins une explication contrefactuelle (EX m ). Dispositif (DIS) de calcul d’au moins une explication contrefactuelle (EX m ) d’une prédiction associée à un point requête (Xr) par un modèle d’ensemble d’arbres de décision étant donnée une classe de sortie cible (C) prédéfinie, ledit dispositif (DIS) comportant une ou plusieurs unités de calcul (GPU1 à GPUM), ledit modèle d’ensemble d’arbres ayant pour variable d’entrée un vecteur d’entrée de dimension D et étant apte à classer ledit vecteur d’entrée dans un nombre K de classes de sortie, un vecteur score de dimension K donnant en sortie dudit modèle le score associé audit vecteur pour chacune desdites classes de sortie, chacun desdits arbres de décision étant un graphe partant d’un nœud racine et comportant des branches avec des nœuds, chaque branche se terminant par une feuille, chaque nœud permettant par un test sur ledit vecteur d’entrée de prendre une unique branche en aval dudit nœud, et chacun desdits arbres de décision associant ledit vecteur d’entrée à une feuille dudit arbre correspondant, ladite feuille étant assimilable à un intervalle multidimensionnel de dimension D et étant associée à un score pour au moins une desdites classes de sortie, ledit dispositif (DIS) comportant des : - moyens de réception (INT) dudit point requête (Xr), de ladite classe de sortie cible (C) prédéfinie parmi lesdites classes de sortie dudit modèle, - moyens de formulation analytique dudit modèle d’ensemble d’arbres sous la forme d’une fonction de prédiction qui somme des fonctions d’appartenance de ladite variable d’entrée à des régions de l’espace d’entrée dudit modèle correspondant à des feuilles ou à des morceaux de feuilles dudit modèle d’ensemble d’arbres, chacune desdites fonctions d’appartenance étant pondérée par un vecteur score associé à la région de l’espace d’entrée correspondante, ledit dispositif (DIS) de calcul étant caractérisé en ce qu’il comporte en outre : - des moyens de transformation de ladite fonction de prédiction en une fonction dérivable par application d’une fonction de lissage sur lesdites fonctions d’appartenance, - des moyens d’utilisation de l’algorithme de Descente de Gradient analytique sur une fonction objectif à minimiser appliquée à ladite fonction dérivable, lesdits moyens d’utilisation étant aptes à obtenir au bout d’un nombre d’itérations dudit algorithme, ladite au moins une explication contrefactuelle (EX m ) appartenant à ladite classe de sortie cible (C) prédéfinie. Dispositif (DIS) de calcul selon la revendication précédente, comportant une unité de calcul par dimension de l’espace d’entrée dudit modèle d’ensemble d’arbres, les moyens de formulation analytique utilisant en parallèle chacune desdites unités de calcul pour parcourir ledit modèle d’ensemble d’arbres sur la dimension correspondante dudit espace d’entrée et déterminer les points caractéristiques desdites fonctions d’appartenance de ladite fonction de prédiction sur ladite dimension de l’espace d’entrée. Dispositif (DIS) de calcul selon la revendication 11 ou 12, dans lequel les moyens d’utilisation de l’algorithme de Descente de Gradient analytique sont aptes à obtenir M explications contrefactuelles (EX m ), M étant un entier strictement supérieur à un, ladite fonction objectif prenant en entrée une matrice de M vecteurs d’entrée et comportant un terme récompensant la diversité des vecteurs d’entrée de ladite matrice. Dispositif (DIS) de calcul selon la revendications précédente, comportant des moyens de calcul d’une région de décision (Br) associée audit point requête (Xr), ladite région de décision (Br) correspondant à une région de l’espace d’entrée associée à un unique vecteur score de sortie, et des moyens d’initialisation desdits vecteurs d’entrée de ladite matrice M, lesdits moyens d’initialisation étant aptes à choisir lesdits vecteurs d’entrée de sorte à ce qu’ils soient distribués sur l’ensemble des faces de ladite région de décision (Br) issue desdits moyens de calcul. Dispositif (DIS) de calcul selon l’une quelconque des revendications 13 à 14, dans lequel les moyens d’utilisation de l’algorithme de Descente du Gradient comportent M processeurs graphiques (GPU1 à GPUM), chacun desdits processeurs graphiques étant apte à effectuer au moins une partie du calcul du Gradient analytique de ladite fonction objectif pour l’une desdites M explications contrefactuelles (EX m ). Dispositif (DIS) de calcul selon l’une quelconque des revendications 11 à 15 dans lequel les moyens d’utilisation de l’algorithme de Descente du Gradient comportent un processeur graphique comportant autant de blocs de grille de calcul (BG1 à BGD) que de dimensions de l’espace d’entrée (D) dudit modèle d’ensemble d’arbres, chaque bloc de grille (BGd) effectuant une réduction parallèle d’au moins une partie du calcul du Gradient analytique de ladite fonction objectif sur une dimension de l’espace d’entrée du modèle d’ensemble d’arbres, chaque bloc de grille comportant plusieurs processus calculant chacun en parallèle les dérivées partielles d’au moins une partie de la fonction objectif sur un ensemble de feuilles dudit modèle sur ladite dimension de l’espace d’entrée et les sommant entre elles. Produit programme d’ordinateur comportant des instructions de code apte à mettre en œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 10, lorsqu’il est exécuté sur une ou plusieurs unités de calcul.