Les reseaux de neurones artificiels sont interessants de par leurs capacites d'apprentissage. Ils constituent des methodes efficaces et robustes de traitement des signaux et des donnees. Integres dans des lois de commande, ils prolongent les techniques de l'automatique classique pour apprehender les systemes complexes, non lineaires et non stationnaires. Cet ouvrage explore leur utilisation pour la commande de systemes robotiques dans le cadre de la poursuive de cibles mobiles par asservissement visuel. Les informations visuelles estimees servent a controler les deplacements du robot. Des cartes auto-organisatrices de Kohonen approximent la transformation sensori-motrice du systeme robot-vision et servent a constituer la commande. Une estimation du mouvement de cibles est inseree pour ameliorer les taches de poursuite. Elle est basee sur un filtre de Kalman adaptatif qui n'utilise aucun modele ni connaissance a priori. L'espace d'etat est adapte et les modeles statistiques sont estimes par un apprentissage en contexte. Les methodes presentees sont validees en simulation et par des experimentations. L'annexe presente un etat de l'art des avancees dans le domaine de l'apprentissage."