Les forêts aléatoires (Breiman, 2001) font partie des algorithmes d'apprentissage automatique les plus utilisés pour résoudre des problèmes d'apprentissage supervisé. Elles agrègent les prédictions de plusieurs arbres de décision, dont la construction présente une dépendance complexe en les données d’apprentissage.