Nous proposons une approche méthodologique dédiée à l'évaluation de modèles de simulation stochastiques descriptifs caractérisés par une faible possibilité de recours à des données empiriques. En l'absence de données structurées de contrôle - ou quand celles-ci sont trop peu nombreuses, incertaines ou lacunaires -, l'évaluation peut être réalisée d'après les connaissances expertes, de manière qualitative. Pour que ce processus soit mené de manière rigoureuse, robuste et reproductible, il ne doit pas être uniquement basé sur des intuitions ou premières impressions. L'évaluation peut prendre la forme d'une comparaison systématique entre les sorties du modèle et les hypothèses thématiques sous-jacentes à la modélisation, tirées des connaissances expertes. Cette comparaison est menée à l'aide d'une méthode d' "évaluation visuelle" que nous définissons et appliquons ici. L'approche méthodologique proposée doit ainsi permettre et faciliter l'évaluation de modèles de simulations par le biais de connaissances expertes explicitées, en s'appuyant sur l'utilisation d'un environnement d'exploration interactive des données de sortie de simulation.