Cet article est consacré à l'évaluation statistique des descriptions de tables de contingence fournies par les arbres d'induction. On se limite au cas particulier de données catégorielles. Trois aspects sont successivement abordés. i) La nature de l'ajustement en apprentissage supervisé, où l'on souligne la distinction entre prédiction de valeurs individuelles et prédiction de leur représentation sous forme de table de contingence. ii) La description de tables fournies par les arbres d'induction que l'on compare notamment à la modélisation log-linéaire utilisée en statistique. iii) L'adaptation au cas des arbres d'induction des mesures et statistiques de qualité d'ajustement utilisées en modélisation log-linéaire. La discussion est complétée par une illustration sur les données du Titanic. - The paper is concerned with the statistical assessment of the description of contingency tables by induction trees. It focuses on the special case of categorical data. Three topics are successively considered. i) The nature of the fit in supervised learning where we stress the distinction between fitting individual values and fitting their cross-tabulated synthetic representation. ii) The description of contingency tables provided by induction trees which is compared with the log-linear modeling used in statistics. iii) The adaptation of the goodness-of-fit measures and statistics used in log-linear modeling to the case of induction trees. The discussion is completed with an application to the Titanic data set.