Les réseaux de neurones ont d'abord été développés pour résoudre des problèmes de contrôle, de reconnaissance de formes ou de mots, de décision, de mémorisation comme une alternative à l'intelligence artificielle, et en relation plus ou moins étroite avec la modélisation de processus cognitifs réels et des réseaux de neurones biologiques.
Dans le même temps, de nombreux auteurs ont remarqué qu'il existait des relations étroites entre les modèles neuronaux et la statistique (voir par exemple dans Hertz et al., 1991).
Dans ce cadre, notre travail s'intéresse donc à ces relations. On essaiera d'approcher les réseaux de neurones à des méthodes statistiques plus connues.
Après avoir défini ce que sont les réseaux neuronaux, nous allons successivement les comparer à la régression linéaire, puis à la régression logistique et enfin à l'analyse discriminante.