Les fonctions boîtes noires sont des fonctions dont on ne dispose pas de leur formulation analytique mais uniquement d'un oracle permettant de les évaluer, dont le budget d'évaluation est le plus souvent limité. L'approche utilisée pour optimiser ces fonctions au sein de LocalSolver, solveur d'optimisation globale, est basée sur une méthode de substitution utilisant des fonctions de base radiale. Ces fonctions peuvent être optimisées avec ou sans contraintes, et les contraintes peuvent être de deux types : explicites, i.e. dont on dispose de la formulation analytique et donc pouvant être modélisées avec les opérateurs du solveur, ou boîte noires, i.e. des valeurs de retour de la fonction comme pour l'objectif. Les résultats obtenus par LocalSolver sur un benchmark classique sont comparables à ceux de RBFOpt ou de NOMAD.