On sait pr sent que la propri t fondamentale des r seaux d'ondelettes est l'approximation universelle. De plus, le d veloppement d'algorithmes performants pour l'apprentissage de ces r seaux, leur a ouvert de nouvelles perspectives d'utilisation. Nous proposons dans cet ouvrage une nouvelle approche d'apprentissage bas sur une nouvelle architecture des r seaux d'ondelettes de familles d'ondelettes m re. L'objectif de la phase d'apprentissage des r seaux d'ondelettes est de s lectionner les r gresseurs pertinents. Cette approche a t test e sur de nombreuses donn es d'apprentissage en utilisant des fonctions d'approximations tr s connus et a montr toute son efficacit par rapport aux algorithmes actuels.