Modélisation du déclin de potentiel de surface par la technologie des réseaux de n neurones artificiels (rna) sert principalement à prédire le potentiel du polyéthylène terephtterterephtalate (pet) afin d'améliorer la tenue de ce dernier qui a put être perturbée par différentes contraintes (température, humidité, tension..etc.) qu'un isolant peut les rencontre durant son fonctionnement, en effet la température et l'humidité ont un rôle tres important dans l'évolution du processus découlement de charges a la surface du (pet). ces deux paramètres ne contribuent pas de la même manière dans le mécanisme de neutralisation des charges déposées en surface. la température intervient en accélérant ce processus tandis que l'humidité contribue beaucoup plus a son accentuation. la technique des rna est apparue récemment, elle consiste a prendre l'information comme un ensemble d'exemples qui serviront de base d'apprentissage a un reseau de neurones artificiels. les avantages des réseaux de neurones étant leur capacité d'apprentissage et de généralisation ainsi que leur architecture les rendant très intéressants pour leur implantation sur machine neuronale. donc le but de ce travail vise a remonter a des informations climatiques et géométriques selon une approche statistique basée sur le concept des (rna). ces derniers constituent une famille douils de modélisation statistique supposes reproduire les capacités d'apprentissage et de reconnaissance du cerveau et sont parfois decrits comme un concept d'intelligence artificielle. une banque de données statistiques a été constituée et a permis d'entrainer un rna apte a predire le declin de potentiel de surface de pet a partir d.une architecture a quatre entrées, une couche cachee a quatre neurones et une sortie. L'outil ainsi développe est finalement mis a l'épreuve sur une base de test.