Le but de ce travail est d'exposer de nouveaux résultats concernant l'utilisation d'une classe particulière de réseaux de neurones formels (les Perceptrons Affines Par morceaux: PAP) dans le cadre du contrôle optimal en boucle fermée. Les résultats principaux obtenus sont: plusieurs propriétés des PAP, concernant la nature des fonctions qu'ils peuvent émuler, un théorème constructif de représentation des fonctions continues affines par morceaux, qui permet de construire explicitement un PAP à partir d'une collection de fonctions affines, une série d'heuristiques pour l'apprentissage des paramètres d'un perceptron dans une boucle fermée et dans un cadre de contrôle optimal, des résultats théoriques concernant la stabilité de PAP utilisés comme contrôleurs. La dernière partie est consacrée des applications de ces résultats à la construction automatique de contrôleurs de la combustion de moteurs de voiture, qui ont donné lieu au dépot de deux brevets par Renault.