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La présente étude explore le potentiel des réseaux neuronaux artificiels pour prédire les performances et les émissions d'échappement d'un moteur CRDI monocylindre à quatre temps existant, dans le cadre de différentes stratégies de GNC et de RGE. Sur la base des données expérimentales, un modèle ANN a été développé pour prédire les paramètres de performance et d'émission du moteur expérimental. L'étude a été réalisée en sélectionnant 70 % des données expérimentales totales pour l'entraînement du réseau neuronal, 15 % pour la validation croisée du réseau et les 15 % restants ont été utilisés pour tester les performances du réseau entraîné. Les modèles ANN développés ont été capables de prédire les performances et les émissions du moteur expérimental avec une excellente concordance.