Dans ce travail nous avons d velopp des algorithmes pour deux architectures diff rentes. Dans la premi re, on fixe le nombre de neurones au d part de la phase d'apprentissage puis on d termine les param tres du r seau. Pour la deuxi me architecture, le choix des param tres du r seau se fait d'une mani re automatique. Le but de ce travail est de pr senter des heuristiques pour g n rer, d'une mani re constructive, des r seaux de neurones pour l'apprentissage. Elles permettent de g n rer des r seaux une seule couche cach e compl tement connect e aux unit s d'entr s, et un neurone de sortie connect aux unit s cach es.