Avec l'accroissement de la complexité des traitements effectués à bord des véhicules spatiaux et l'utilisation de circuits de plus en plus intégrés, le phénomène d'upset devient de plus en plus critique. En effet, ce phénomène se traduit par le basculement intempestif du contenu d'un point mémoire suite à l'impact d'une particule lourde dans des zones sensibles du circuit. Ses conséquences sont parfois fatales et peuvent conduire à la perte voire à la destruction de l'engin sur lequel il a eu lieu. Les réseaux de neurones artificiels constituent une nouvelle approche de traitement de l'information. Ils offrent des solutions compactes et rapides pour une large gamme de problèmes, en particulier ceux ayant des contraintes temps réel tel le cas de la plupart des applications spatiales actuelles. Ceci est davantage vrai avec l'utilisation des émulations et des implantations matérielle. Parmi les propriétés importantes des réseaux de neurones, on peut citer leur tolérance aux fautes qui mesure leur aptitude à exécuter la tâche qui leur est demandée en présence d'informations erronées et de maintenir leur capacité de calcul même si une partie du réseau est endommagée. L'objectif de cette thèse est d'étudier la tolérance aux fautes des réseaux de neurones face aux fautes de type upset et ceci en vue d'étudier la possibilité de leur utilisation, sous forme matérielle, dans un environnement radiatif tel que l'espace, le but étant de choisir parmi des circuits candidats, ceux qui sont acceptés (ou rejetés) pour des applications spatiales. Pour ce faire, plusieurs réseaux et plusieurs circuits ont été testés. Les expériences réalisées étaient de type simulation logicielle d'erreurs, injection matérielle de fautes et tests aux ions lourds. Les résultats obtenus montrent que les réseaux de neurones artificiels sont tolérants aux fautes de type upsets ce qui en fait un bon candidat pour les applications s'exécutant à bord des engins spatiaux.