Thse de Master de l'anne 2005 dans le domaine Ingnierie - Gnralits, note: -, langue: Franais, rsum Le but de l'identification est la dtermination des paramtres d'un modle  partir de donnes exprimentales pour obtenir des comportements identiques entre le systme et le modle tabli . De nos jours, l'volution des moyens de calcul a permis le dveloppement des algorithmes d'identification et leur application avec succs pour diverses applications industrielles. Les techniques d'identification peuvent tre classes en mthodes conventionnelles et non conventionnelles. Les mthodes d'identification conventionnelles sont chronologiquement, les premires techniques utilises pour l'identification des systmes dynamiques. Elles permettent la description d'un systme par un modle mathmatique en se basant, soit sur une analyse thorique, soit sur une analyse exprimentale ou sur les deux. Les mthodes d'identification non conventionnelles, et en particulier, celles qui sont bases sur le concept des Rseaux de Neurones Artificiels (RNA), sont de nos jours de plus en plus utilises. Les RNA sont des approximateurs universels, constitus d'un grand nombre d'units de traitements lmentaires oprant en parallle. Les RNA sont galement connus par leur robustesse au bruit provenant du fait que chaque information est rpartie sur plusieurs neurones  la fois. Ce mmoire, qui a comme thmatique la mise en oeuvre de mthodes d'identification conventionnelles et non conventionnelles, est organis en deux chapitres. Dans le premier chapitre, des gnralits sur les techniques d'identification sont prsents. Dans une premire partie, les principales techniques d'identification conventionnelles, rpertories en mthodes non paramtriques et paramtriques sont cits. Dans la deuxime partie de ce chapitre, le concept des RNA est introduit et les diffrentes mthodes d'identification sont mentionnes. Le deuxime chapitre est consacr  la mise en oeuvre de deux mt