Les techniques telles que les r seaux de neurones artificiels, sont les plus couramment utilis es pour l'aide au diagnostic m dicale et sont d velopp s par de grand nombre d' quipes de recherche, gr ce leurs simplicit s du raisonnement et de leurs performances d'apprentissage inspir s du raisonnement humain. Mais avec la pr sence d'attributs redondants ou d'attributs fortement bruit s dans les bases de donn es, la performance du syst me peut se d cliner, ce qui n cessite l'utilisation des techniques de s lection de variables qui ont pour objectif de s lectionner ou d'extraire un sous-ensemble optimal de caract ristiques pertinentes pour faire un meilleur apprentissage et assurer une bonne performance du syst me de classication. Pour ffectuer cette t che nous avons propos une m thode appel e OCD (Optimal Cell Damage), elle fait sa s lection en parall le avec le processus d'apprentissage du r seau de neurones artificiel en se basant sur la notion de pertinence des entr es du r seau.