Les projections locales (LP) sont largement utilisées en macroéconomie empirique pour estimer les réponses à des interventions politiques. Cependant, dans de nombreux cas, elles sont des boîtes noires. Il est souvent difficile de déterminer quel mécanisme ou épisode historique est à l'origine d'une estimation particulière. Nous introduisons une nouvelle décomposition des estimations de LP en somme de contributions d'événements historiques, qui est le produit, pour chaque timestamp, d'un poids et de la réalisation de la variable de réponse. Dans le cas des moindres carrés, nous montrons que ces poids admettent deux interprétations. Premièrement, ils représentent des chocs purifiés et standardisés. Deuxièmement, ils servent de scores de proximité entre l'intervention politique projetée et les interventions passées dans l'échantillon. Notamment, cette deuxième interprétation s'étend naturellement aux méthodes d'apprentissage automatique, beaucoup d'entre elles produisant des réponses à chocs qui, bien qu'non linéaires par rapport aux prédicteurs, agrègent encore les résultats passés de manière linéaire via des poids basés sur la proximité. En appliquant ce cadre à des chocs dans la politique monétaire et budgétaire, la température mondiale et le prime de risque des obligations, nous trouvons que des événements facilement identifiables - tels que l'ingérence de Nixon dans la Fed, la stagflation, la Seconde Guerre mondiale et l'éruption volcanique du Mont Agung - émergent comme des facteurs dominants des estimations de réponses à chocs souvent fortement concentrées.