Procédé mis en œuvre par ordinateur pour tester un modèle d’apprentissage machine comportant : acquisition (ACQ 1 ) d’un premier ensemble de données (DS 1 ) décrivant un ensemble d’objets numériques ({OB p }), chaque objet numérique (OB i ) comportant un ensemble de descripteurs ({F i k }) et leurs valeurs associées ; génération (GEN 1 ) d’une première représentation graphique (IHM 1 ) comportant un élément de navigation (15) pour basculer d’un affichage d’un objet numérique (OB i ) à un affichage d’un autre objet numérique, chaque affichage d’un objet numérique (OB i ) comportant au moins une désignation dudit objet numérique (OB i ), un ensemble de descripteurs ({F i k }) dudit objet numérique (OB i ) et les valeurs associées desdits descripteurs ({V i k }), ladite représentation graphique (IHM 1 ) affichant au moins une valeur d’une donnée de sortie (REG 1 , CL 1 ) d’un premier modèle (ML 1 ), ladite valeur produite étant affectée audit objet numérique (OB i ), ledit premier modèle d’apprentissage machine (ML 1 ) traitant en entrée un vecteur d’entrée comportant un ensemble de descripteurs d’un objet numérique (OB i ) et produisant en sortie une donnée issue d’une étape de classification ou de régression ; ladite représentation graphique (IHM 1 ) affichant en outre au moins un premier symbole (13) activable, ledit premier symbole (13) étant généré à proximité d’une valeur d’un premier descripteur donné (F i 1 ) dont une quantification de la contribution à la production de la valeur de la donnée de sortie (REG 1 , CL 1 ) dudit objet numérique (OB i ) est supérieure ou inférieure à un premier seuil donné (S 1 ) ; activation (ACT 1 ) dudit premier symbole (13) et génération d’un premier test (T 1 ) du premier modèle (ML 1 ), ledit premier test (T 1 ) comportant la sélection d’un sous-ensemble d’objets numériques ({OB p ’} dont la valeur du descripteur est identique ou proche du premier descripteur (F i1 ) du premier objet (OB i ) ; calcul d’une quantification des objets numériques sélectionnés ({OB p ’}) dont le résultat du premier modèle (ML 1 ) est similaire au résultat du premier modèle (ML 1 ) exécuté sur le premier objet numérique (OB i ) ; génération (GEN 2 ) d’un indicateur d’anomalie caractérisant une corrélation entre les valeurs du premier descripteur (Fp 1 ) et les valeurs de classe (CL 1 ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que la valeur de la donnée de sortie est la valeur de prédiction d’une première classe d’un classifier classifiant l’objet numérique affiché (OB i ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu’il comprend : consécutivement à l’activation dudit symbole (13) la génération d’une première fenêtre graphique (19) comportant une désignation du premier test activable (T 1 ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que le premier seuil est : un seuil absolu définissant une valeur à dépasser ou ; Le seuil relatif définissant un écart à dépasser entre une valeur de contribution du premier descripteur (F i1 ) et une seconde valeur de contribution d’un second descripteur. Procédé selon la revendication 4 caractérisé en ce que le premier seuil relatif est défini par un écart à dépasser entre une valeur de contribution du premier descripteur (F i1 ) et la plus grande seconde valeur de contribution d’un autre descripteur. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu’un descripteur peut être de type : descripteur catégorique et/ou ; descripteur textuel et/ou ; descripteur numérique. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que les données d’entrée comprennent au moins une valeur de label correspondant à la véritable valeur de la première classe (CL 1 ) assignée à l’objet numérique affichée (OB i ). Procédé selon la revendication 7 caractérisé en ce que le premier symbole (13) est généré lorsque la valeur de la classe prédite en sortie du premier modèle (ML 1 ) est non conforme à la véritable valeur de la première classe (CL 1 ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu’il comprend : consécutivement à l’activation dudit symbole (13) la génération d’une première fenêtre graphique (19) comportant une désignation d’une première action activable, ladite première action comportant : extraction d’un sous-ensemble d’objets numériques ({OB p ’}) dont leur premier descripteur ({F 1 p }) a une même valeur que la valeur du premier descripteur (F i 1 ) de l’objet numérique affiché (OB i ) ; génération de la première représentation graphique (IHM 1 ) permettant de naviguer au sein des objets numériques (OBi) du sous-ensemble d’objets numériques ({OB p ’}). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu’il comprend : consécutivement à l’activation dudit symbole (13) la génération d’une première fenêtre graphique (19) comportant une désignation d’une seconde action activable, ladite seconde action activable comportant : extraction d’un sous-ensemble d’objets numériques ({OB p ’}) dont leur premier descripteur ({F 1 p }) a une même valeur que la valeur du premier descripteur (F i 1 ) de l’objet numérique affiché (OB i ) ; enregistrement du sous-ensemble d’objets numériques ({OB p ’}). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu’il comprend : consécutivement à l’activation dudit symbole (13) la génération d’une première fenêtre graphique (19) comportant une désignation d’un second test activable (T 2 ), ledit second test (T 2 ) du premier modèle (ML 1 ) comportant : duplication de l’objet numérique sélectionné (OB i ) pour créer un nouvel objet numérique (OB i d ), sélection du premier un descripteur (F id 1 ) dudit nouvel objet numérique (OB id ) dupliqué, et modification de la valeur dudit descripteur (F id1 ) ; classification dudit nouvel objet numérique (OB id ) à partir du premier modèle (ML 1 ) et affichage de la nouvelle valeur de prédiction calculée. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu’il comprend : consécutivement à l’activation dudit symbole (13) la génération d’une première fenêtre graphique (19) comportant une désignation d’un troisième test activable (T 3 ), ledit troisième test (T 3 ) du premier modèle (ML 1 ) comportant : duplication de l’objet numérique (OB i ) en une pluralité d’objets numériques ({OB i d }) comprend chacun une valeur du premier descripteur (F i d1 ) modifiée autour de la valeur du premier descripteur (F i 1 ) de l’objet numérique (OB i ) dans une gamme déterminée de valeurs possibles ; Calcul d’une distribution de la classification desdits objet numérique dupliqués et modifiés ({OB id }) à partir du premier modèle d’apprentissage machine (ML 1 ) et affichage de la distribution des prédictions calculées. Système comportant au moins un premier serveur de données (SERV 1 ) pour la mise en œuvre d’un service mettant en œuvre le premier modèle d’apprentissage machine (ML 1 ) pour la classification d’un ensemble d’objets numériques, un second serveur de données (SERV 2 ) de test comportant une interface de données pour exécuter les étapes du procédé de l’une quelconque des revendications 1 à 12.