Dans le cadre des futures missions d'exploration planétaire comportant un atterrissage, la sélection d'un site d'atterrissage sécuritaire en temps réel devient une technologie de plus en plus recherchée. Celle-ci permet d'augmenter les retombées scientifiques de la mission en donnant accès à des régions à plus haut potentiel scientifique. Elle permet aussi d'accroître les chances de réussite de la mission et d'augmenter la charge utile des équipements en rendant l'atterrissage plus sécuritaire. Parmi les méthodes développées pour faire la sélection d'un site d'atterrissage, celle proposée par Andrew Johnson du Jet Propulsion Laboratory pour évaluer le degré de sécurité de sites d'atterrissage à partir d'images lidar prises pendant la descente s'avère très intéressante. Il utilise une technique nommée moindres carrées médians pour calculer la pente et la rugosité des sites d'atterrissage. Cependant, le temps de calcul exigé par cette approche la rend difficile à exécuter en temps réel. Ce mémoire de maîtrise propose l'utilisation d'un système à base de RNA (réseaux de neurones artificiels) pour faire l'approximation de la méthode des moindres carrés médians. Une architecture comportant quatre RNA a été développée afin de déterminer la pente et la rugosité d'un site d'atterrissage. Trois RNA permettent d'évaluer les paramètres du plan médian afin d'estimer ces deux propriétés du terrain. Un réseau optionnel est spécialisé pour l'évaluation des sites comportant une grande rugosité. Des modules de prétraitement et post-traitement des données sont utilisés pour améliorer la performance des réseaux de neurones et des modules d'arbitrage servent à déterminer les deux sorties du système. Une solution est aussi proposée pour présélectionner une zone d'atterrissage sécuritaire afin de réduire le nombre de sites individuels à évaluer. Plusieurs types de réseaux de neurones ont été comparés pour résoudre la problématique. Des lignes directrices ont été établies permettant de choisir les réseaux de neurones les plus efficaces pour chacun des modules en fonction du temps de calcul disponible. Le système développé permet de diminuer considérablement le temps de calcul requis pour résoudre la problématique. De plus, la solution proposée peut facilement être adaptée en fonction des objectifs de la mission spatiale.