  The use of machine learning has increased dramatically in the last decade.
The lack of transparency is now a limiting factor, which the field of
explainability wants to address. Furthermore, one of the challenges of data
mining is to present the statistical relationships of a dataset when they can
be highly non-linear. One of the strengths of supervised learning is its
ability to find complex statistical relationships that explainability allows to
represent in an intelligible way. This paper shows that explanations can be
used to extract knowledge from data and shows how feature selection, data
subgroup analysis and selection of highly informative instances benefit from
explanations. We then present a complete data processing pipeline using these
methods on medical data. -- --
  L'utilisation de l'apprentissage automatique a connu un bond cette derni\`ere
d\'ecennie. Le manque de transparence est aujourd'hui un frein, que le domaine
de l'explicabilit\'e veut r\'esoudre. Par ailleurs, un des d\'efis de
l'exploration de donn\'ees est de pr\'esenter les relations statistiques d'un
jeu de donn\'ees alors que celles-ci peuvent \^etre hautement non-lin\'eaires.
Une des forces de l'apprentissage supervis\'e est sa capacit\'e \`a trouver des
relations statistiques complexes que l'explicabilit\'e permet de repr\'esenter
de mani\`ere intelligible. Ce papier montre que les explications permettent de
faire de l'extraction de connaissance sur des donn\'ees et comment la
s\'election de variables, l'analyse de sous-groupes de donn\'ees et la
s\'election d'instances avec un fort pouvoir informatif b\'en\'eficient des
explications. Nous pr\'esentons alors un pipeline complet de traitement des
donn\'ees utilisant ces m\'ethodes pour l'exploration de donn\'ees m\'edicales.
