En classification automatique de textes, de nombreux travaux récents portent sur l'interprétation des réseaux de neurones par la production d'explications des prédictions. L'approche originale présentée dans cet article consiste à visualiser la frontière de décision et le positionnement des données vis-à-vis de celle-ci offrant ainsi une nouvelle approche de l'explication. Notre méthode calcule tout d'abord un espace de représentation des phrases, puis en exploite la structure linéaire afin de visualiser la répartition et le regroupement des données autour de la frontière de décision. Le principal apport de notre méthode est le processus de visualisation de la frontière de décision, permettant d'explorer la distance à la frontière de décision (et donc la certitude d'un réseau en ses prédictions) mais aussi les chemins menant à celle-ci ou encore la proximité entre