Dans le but d'améliorer la compréhension du rôle de l'autostructuration des réseaux de neurones impliqués dans le système visuel du cerveau des mammifères, des extensions temporelles du modèles de Linsker (1986a-c, 1988) sont proposées au lecteur. Le modèle de Linsker est basé sur une corrélation de type Hebb et il permet l'émergence progressive de fonctions analogues à celles retrouvées dans le cortex visuel des mammifères au stade de l'ontogenèse. À titre d'exemple, il est observé l'émergence de cellules centre-poutour et de cellules sensibles aux orientations ainsi que la formation de colonnes alternées de dominance oculaire. Pour bien comprendre le modèle de Linsker, une première partie introduit les notions de physiologie nécessaires à sa compréhension. La seconde partie fait le constat de l'état de la recherche en matière d'autostructuration biologique du point de vue des outils mathématiques à notre disposition qui permettent l'analyse du modèle. Dans cette section, une revue de la littérature et quelques travaux complémentaires d'intérêt (MacKay et Miller, 1990a-b; Miller, 1994; Feng, 1993-1998) font aussi l'objet d'une discussion. Enfin, la troisième partie de cette dissertation a comme contribution scientifique originale de départager l'apport du retard dans une règle d'apprentissage de type Hebb par opposition au domaine spatial de Linsker. Par le biais de l'analyse mathématique et de simulations informatiques, deux cas de retard dans l'apprentissage sont étudiés : celui du retard dans la propagation des signaux et celui du retard dans la dynamique des poids synaptiques. Chacun de ces deux cas amène des conclusions différentes, à savoir : le premier cas donne lieu à des valeurs propres temporelles analogue au chapeau mexicain; le second cas permet d'observer des oscillations analogues à celles enregistrées sur la rétine des mammifères au stade de l'ontogenèse. Ces constats aideront à orienter les futures expérimentations en éclairant sur les mécanismes intrinsèques qui gouvernent ces processus biologiques.