Khiops est un outil d'apprentissage supervisé automatique pour la fouille de grandes bases de données multi-tables. L'importance prédictive des variables est évaluée au moyen de modèles de discrétisation dans le cas numérique et de groupement de valeurs dans le cas catégoriel. Dans le cas d'une base multi-tables, par exemple des clients avec leurs achats, une table d'analyse individus × variables est produite par construction automatique de variables. Le modèle de classification utilisé est un classifieur Bayésien naïf avec sélection de variables et moyennage de modèles. L'outil est adapté à l'analyse des grandes bases de données, avec des millions d'individus, des dizaines de milliers de variables et des centaines de millions d'enregistrements dans les tables secondaires.