Le transformateur de puissance est l'element le plus critique dans le transport d'electricite. Sa defaillance n'affecte pas uniquement la disponibilite en energie electrique, mais aussi conduit a des penalites technico-economiques tres lourdes en consequences; d'ou la necessite de detecter et d'identifier des les premiers stades les defauts latents pour une eventuelle action preventive. L'analyse des gaz dissous (AGD), est l'une des techniques les plus efficaces pour surveiller l'etat de sante des transformateurs par un simple prelevement effectue et analyse. Les quantites d'informations soutirees, leur complexite, l'existence simultanee de plusieurs defauts, l'absence d'equations qui les regissent, imposent le recours a des systemes plus performants de diagnostic tels que les techniques d'intelligences artificielles (exemple Reseaux Neurones Artificiels (RNA)). Dans ce travail, nous comparons les resultats obtenus en se basant sur les techniques d'interpretation d'AGD utilisees dans les normes (IEEE; CEI;...) et une technique moderne (RNA) que nous avons developpe via des programmes utilisant le MATLAB."