SHapley Additive exPlanations — méthode d'interprétabilité fondée sur la théorie des jeux coopératifs de Shapley, qui attribue à chaque feature une valeur représentant sa contribution marginale à une prédiction individuelle. Contrairement à LIME (approximation locale linéaire), SHAP offre des garanties mathématiques (efficience, symétrie, factice) et ses explications sont cohérentes. Les valeurs SHAP peuvent être agrégées pour obtenir l'importance globale des features, ou visualisées individuellement pour expliquer chaque prédiction. TreeExplainer est optimisé pour XGBoost/LightGBM (très rapide), DeepExplainer pour les réseaux de neurones. Standard de facto pour l'explicabilité en production.