Ce document s'interesse a l'identification et a la commande adaptative de systemes non lineaires, par reseaux de neurones. L'approche de commande adoptee est la technique de linearisation par retour (feedback linearization). Dans une premiere partie de ce document, un algorithme d'approximation stochastique pour l'ajustement des parametres du reseau a ete utilise. Les resultats de simulation prouvent que l'approche consideree constitue une methode interessante pour eviter le calcul des derivees de la fonction cout. De plus, cette approche peut remedier a d'autres inconvenients du gradient, a savoir sa lenteur autour du minimum. La seconde partie du livre introduit une nouvelle architecture de reseaux de neurones, a savoir les reseaux de neurones a structure variable (RNSV). Dans cette architecture le nombre de FBRs dans le reseau peut augmenter ou diminuer au cours du temps selon une strategie de conception afin d'eviter les problemes de sur ou sous-dimensionnement du reseau. Une commande adaptative indirecte permettant l'annulation asymptotique et exacte des non-linearites a fait l'objet de la troisieme partie."