Cet article explore l'utilisation d'AutoEncodeurs Variationnels (VAE) parcimonieux dans le cadre de l'analyse des perturbations affectant la distribution de données industrielles, aussi appelées shifts. À cette fin, plusieurs modèles sont comparés, en particulier, nous introduisons le LassoVAE, un VAE avec décodeur parcimonieux dont la procédure d'entraînement est efficace en termes de temps de calcul. La comparaison s'appuie sur un protocole expérimental que nous avons mis en place qui inclut un générateur de données synthétiques simulant à la fois l'interaction parcimonieuse entre les variables d'un processus industriel et des shifts subis par ces dernières. Deux nouvelles métriques sont introduites afin d'évaluer chaque modèle sur sa capacité à isoler la source des shifts. Les résultats des expériences montrent la supériorité des modèles parcimonieux pour cette tâche.