L'intelligibilit repr sente la force motrice la plus importante derri re la mise en oeuvre des classifieurs base flous pour les probl mes d'application m dicale. Dans la litt rature, la majorit des algorithmes bas s sur un syst me d'inf rence neuro-flou adaptatif (ANFIS) ne fournissent pas suffisamment d'explications sur la fa on d'obtenir les r sultats d'inf rence. Ce livre traite la possibilit d'augmenter l'interpr tabilit du classifieur ANFIS avec l'apport de la m thode de clustering Fuzzy C-Means. Il montre comment un classifieur neuro-flou interpr table peut tre obtenu par un processus d'apprentissage et comment les r gles floues extraites peuvent am liorer son interpr tation. Les r sultats exp rimentaux appliqu s sur la base de donn es du diab te montrent de fortes similitudes avec les r gles appliqu es par les experts. L'approche propos e est simple et efficace pour clarifier la d cision finale du classifieur, tout en pr servant sa pr cision.