En classification automatique de textes, de nombreux travaux récents portent sur l'interprétation des réseaux de neurones par la production d'explications associées aux prédictions. Dans ce contexte, EBBE-Text offre une visualisation interactive de la frontière de décision, du positionnement des textes vis-àvis de celle-ci (et donc de la certitude d'un réseau en ses prédictions), des chemins menant d'un texte à la frontière de décision, des informations concernant la proximité entre les textes, tout cela au sein de différentes localités dans l'espace de représentation des textes. Ces informations permettent d'intuiter comment le réseau de neurones de classification fonctionne et ainsi aider à son interprétabilité. Notre méthode crée des données sur la frontière de décision puis utilise des ensembles flous simplicials pour créer un graphe avant d'aligner linéairement les données créées sur la frontière de décision. Enfin, un processus itératif place les données d'entrée autour des arrangements linéaires des données de la frontière.