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 ik }) 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 (OB i-1 , OB i+1 ), chaque affichage d’un objet numérique (OB i ) comportant au moins une désignation dudit objet numérique (OB i ), un ensemble de descripteurs ({F ik }) dudit objet numérique (OB i ) et les valeurs associées desdits descripteurs ({V ik }), 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 de sortie 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 second symbole (16) activable, ledit second symbole (16) étant généré à proximité d’un affichage de la valeur de la donnée de sortie (REG 1 , CL 1 ) lorsqu’au moins une condition (C 1 , C 2 , C 3 , C 4 , C 5 ) sur la valeur de la donnée de sortie (REG 1 , CL 1 ) est réalisée ; Activation (ACT 1 ) dudit second symbole (16) et génération d’une action et/ou un test (T 4 , T 5 , T 6 ) du premier modèle (ML 1 ), ladite action et/ou ledit test (T 4 , T 5 , T 6 ) comportant : extraction d’un sous-ensemble d’objets numériques ({OB p ’}) dont la valeur de la donnée de sortie du premier modèle (ML 1 ) appliqué aux descripteurs desdits objets numériques ({OB p }) répond à la même condition que la valeur de la donnée de sortie (CL 1 , REG 1 ) du premier modèle (ML 1 ) appliqué aux données d’entrée décrivant le premier objet (OB i ) ; génération d’un indicateur d’anomalie (IND 2 ) selon le nombre d’objets numériques extraits. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que la valeur des données de sorties est le résultat d’une régression. Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que les données de sorties sont : le résultat d’une prédiction d’un classifieur, ladite prédiction comportant une probabilité associée à une classe donnée affectée à un objet numérique et ladite classe affectée. Procédé selon la revendication 3 caractérisé en ce que la condition comprend la validation d’une première condition et d’une seconde condition (C 2 ), ladite première condition (C 1 ) comprenant le résultat d’une comparaison de la valeur de la prédiction d’une première classe (CL 1 ) par le premier modèle (ML 1 ) affectée à l’objet numérique affiché (OB i ) avec une valeur de référence (V REF ), ladite première condition (C 1 ) étant réalisée lorsque la valeur de prédiction est supérieure à la valeur de référence (V REF ) ; ladite seconde condition (C 2 ) comprenant une affectation erronée de la première classe (CL 1 ) à l’objet numérique affiché (OB i ), la classe exacte dudit premier objet étant obtenue à partir d’une valeur d’un label associé audit objet numérique et transmise au sein des premières données (DS 1 ). Procédé selon la revendication 4 caractérisé en ce que la valeur de référence (V REF ) définit un premier seuil (SL 1 ) de la première condition (C 1 ), ledit premier seuil (SL 1 ) étant soit seuil absolu prédéfini, soit un seuil relatif définissant un écart entre la prédiction ayant la probabilité maximale et la prédiction ayant la seconde probabilité la plus grande. Procédé selon la revendication 3 caractérisé en ce que la condition comprend la validation d’une troisième condition (C 3 ), ladite troisième condition (C 3 ) comprenant le résultat d’une comparaison de la valeur de la prédiction de la première classe la plus importante (CL 1 ) avec au moins une autre valeur de prédiction d’une autre classe par le premier modèle (ML 1 ), ladite troisième condition (C 3 ) étant réalisée lorsque la valeur de la différence des deux prédictions est inférieure à un second seuil prédéfini (SL 2 ). Procédé selon la revendication 3 caractérisé en ce que la condition comprend la validation d’une quatrième condition (C 4 ), ladite quatrième condition (C 4 ) comprenant le résultat d’une comparaison de la valeur produite par le premier modèle (ML 1 ) et affectée à l’objet numérique (OB i ) affiché avec au moins une seconde valeur produite par le premier modèle (ML 1 ) affectée au même objet numérique (OB i ) affiché après l’exécution d’au moins une seconde fois du premier modèle (ML 1 ) pour classifier ledit objet numérique (OB i ). Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce que l’indicateur d’anomalie (IND 2 ) quantifie une reproductibilité d’un résultat produit par le premier modèle (ML 1 ) pour un objet numérique (OBi) donné au sein d’une pluralité de résultats produits par le premier modèle (ML 1 ) d’un sous-ensemble extrait d’objets numériques, l’extraction étant réalisée selon l’une des conditions sur la valeur du résultat produit par le premier modèle (ML 1 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce qu’il comprend : 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 ’}) extraits selon l’une des conditions (C 1 , C 2 , C 3 , C 4 , C 5 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce qu’il comprend : Enregistrement dans une mémoire des objets numériques (OB i ) du sous-ensemble d’objets numériques ({OB p ’}). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce qu’il comprend : consécutivement à l’activation dudit second symbole (16) la génération d’une fenêtre graphique (14) comportant une désignation d’un ensemble de tests activables (T 4 , T 5 , T 6 ) en fonction des conditions validées (C 1 , C 2 , C 3 , C 4 , C 5 ). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce qu’un descripteur peut être de type : descripteur catégorique et/ou ; descripteur textuel et/ou ; descripteur numérique. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que les données d’entrée comprennent une valeur de label correspondant à la véritable valeur de la première classe (CL 1 ) assignée à l’objet numérique affiché (OB i ). Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que l’indicateur d’anomalie est généré dans une seconde interface utilisateur. 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 14.