La génération automatique de rapports de radiologie a le potentiel d’aider les radiologues dans la tâche chronophage de rédaction des rapports. Les méthodes existantes génèrent l’intégralité du rapport à partir d’éléments caractéristiques au niveau de l’image, sans se concentrer explicitement sur les régions anatomiques présentes. Nous proposons un modèle simple mais efficace de génération de rapports guidée par les régions, qui détecte d’abord les régions anatomiques puis décrit individuellement les zones les plus saillantes afin de constituer le rapport final. Contrairement aux approches antérieures, qui produisent des rapports sans possibilité d’intervention humaine et avec une faible explicabilité, notre méthode ouvre la voie à de nouveaux cas d’utilisation cliniques grâce à des fonctionnalités interactives supplémentaires, tout en introduisant un haut degré de transparence et d’explicabilité. Des expériences approfondies démontrent l’efficacité de notre méthode dans la génération de rapports, surpassant les modèles d’état de l’art précédents, tout en mettant en évidence ses capacités interactives. Le code source et les points de contrôle sont disponibles à l’adresse suivante : https://github.com/ttanida/rgrg.