Khiops est un outil open source d'apprentissage automatique conçu pour la fouille de grandes bases de données multi-tables. Khiops repose sur une approche bayésienne unique, ayant démontré son intérêt académique à travers plus de 20 publications sur des thèmes tels que la sélection de variables, la classification, les arbres de décision et le co-clustering. Il propose une mesure d'importance prédictive des variables grâce à des modèles de discrétisation pour les données numériques et au groupement de valeurs pour les données catégorielles. Le modèle de classification/régression proposé est un classificateur bayésien naïf, intégrant la sélection de variables et l'apprentissage des poids. Dans le cas de bases multi-tables, il offre une propositionalisation en construisant automatiquement des agrégats. Khiops est adapté à l'analyse de 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. Il est disponible sur de nombreux environnements, a la fois depuis une librairie python et via une interface utilisateur.