Notre manuscrit se place dans le cadre de l'optimisation algorithmique et architecturale des algorithmes neuronaux. En fait, notre objectif est de proposer une approche de conception d'architecture dediee en temps reel, integrant entre autres une etape d'optimisation automatique de l'implantation d'un reseau de neurones. L'idee est d'adopter une approche de prototypage d'implantation sur circuits reconfigurables des reseaux de neurones a apprentissage supervise Learning Vector Quantization LVQ tout en essayant de garder le fonctionnement parallele des neurones artificiels. Afin d'atteindre notre objectif, la mise en uvre de cette demarche est assure par l'outil de developpement Altium Designer et la NanoBoard 3000 integrant un FPGA de la famille Xilinx XC3S1400AN."