Dans cet article, nous proposons une discussion sur le critère de sélection de modèles BIC (Bayesian Information Criterion). Afin de comprendre son comportement, nous d´écrivons les étapes de sa construction et les hypothèses nécessaires à son application en détaillant les approximations dont il découle. En s’appuyant sur la notion de quasi-vrai modèle, nous reprécisons la propriété de « consistance pour la dimension » définie pour BIC. Enfin, nous mettons en évidence les différences de fond entre le critère BIC et le critère AIC d’Akaike en comparant leurs propriétés.