Ce projet propose une implémentation Python des tests RCIT/RCoT, permettant d'évaluer l'indépendance conditionnelle entre variables en grande dimension. Il utilise des techniques d'approximation de matrices de noyaux via des *random Fourier features* pour des analyses statistiques robustes. Destiné aux chercheurs et data scientists, il facilite la validation de modèles et l'exploration de relations complexes dans les données.