Le pr sent travail propose une vari t de sch mas de commande adaptative, base de r seaux de neurones artificiels, en vue d'am liorer les performances dynamiques du moteur asynchrone cage. Ces approches visent trouver des solutions pour les principaux probl mes li s la commande de ce moteur, savoir, ceux relatifs au mod le non- lin aire impr cis, aux variations param triques, l'estimation du flux rotorique, etc. Les sch mas trait s utilisent une association combinant les r seaux de neurones artificiels, la commande non lin aire par lin arisation entr e-sortie et la th orie de commande non lin aire adaptative. Dans cette association, les capacit s d'approximation des r seaux de neurones artificiels sont exploit es pour d velopper des lois de commande plus souples et plus robustes pour la machine tudi e