Cet article propose une méthodologie pour interpréter les dimensions de variation de la parole conversationnelle, extraites de façon non-supervisée, et sur des données multilocuteurs, par un algorithme d’apprentisage profond (Auto-Encodeur Variationnel). Par des analyses de corrélation et de similarité cosinus, nous montrons que la distribution de la fréquence fondamentale et de la fréquence centrale des trois premiers formants de l’ensemble d’apprentissage est encodée par une direction dédiée de l’espace latent. Lorsque la distribution est multimodale, les différents modes du paramètre acoustique sont encodés dans des dimensions distinctes. De plus, nous avons identifié les directions expliquant la variation des paramètres au sein de chaque mode, et entre eux.