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Ce livre présente mon travail de thčse PHD soutenue ŕ l'Université de Yaoundé I en décembre 2010. Il s'agit d'une contribution sur les problčmes de la recherche d'architecture des réseaux de neurones artificiels (RNA) et de l'interprétabilité de leurs résultats Aprčs un état de l'art des méthodes existantes de construction de réseaux de neurones artificiels, une nouvelle approche appelée MCLANN basée sur les treillis de Galois pour définir l'architecture est présentée. Les heuristiques permettant d'élaguer le treillis afin de réduire le temps d'exécution sont également proposées. Pour le problčme d'interprétabilité, cette thčse présente une nouvelle approche d'extraction des rčgles ŕ partir du réseaux construits et appris. Cette approche extrait du RNA certains éléments particuliers (MaxSubsets) ŕ partir desquels, il devient plus facile de déduire les rčgles 'si...alors' ou des rčgles 'm parmi N. Le but est de dépasser l'aspect "boite noire" des réseaux de neurones afin de permettre leurs utilisations dans des domaines oů l'interprétation des résultats est trčs importante.