Ce travail a pour objet d'analyser la capacite des reseaux de neurones artificiels (RNA) a predire les mouvements sismiques. L'etude s'appuie sur la base de donnees sismique KiK-Net. L'analyse de ces donnees (surface/profondeur) permet de calculer, les rapports d'amplification spectrale afin d'estimer l'effet de site. La meme approche est utilisee pour la prediction des indicateurs de nocivite, ainsi que pour la generation des pseudo-accelerations spectrales. Les resultats obtenus montrent que les modeles neuronaux elabores sont robustes et ne dependent que faiblement de la base de donnees initiale. Les ecarts-types obtenus pour ces modeles sont legerement inferieurs a ceux des equations classiques de prediction du mouvement sismique. Les modeles neuronaux etablis ne necessitent aucun a priori sur la nature de la forme fonctionnelle de la relation d'attenuation. L'attenuation du mouvement sismique avec la distance, l'effet d'echelle de la magnitude et l'effet de site non lineaire sont ainsi pris en consideration par les RNA du moment ou ils existent dans le jeu de donnees initial."