La projection plasma est un procédé dans lequel les propriétés du dépôt sont indirectement couplées aux paramètres opératoires (paramètres de puissance, paramètres d'injection, paramètres cinématiques et paramètres environnementaux). Ce procédé se caractérise par des phénomènes de fluctuations et des dérives paramétriques à différents temps caractéristiques, phénomènes qui ont pour origine l'usure des électrodes et les fluctuations intrinsèques de l'arc électrique. L'objectif de cette thèse est de développer un système expert qui permettre d'ajuster en temps réel les paramètres opératoires du procédé en fonction, dans un premier temps, des valeurs mesurées sur les caractéristiques en vol des particules (température de surface et vitess) pour réaliser le dépôt. Considérant l'amplitude de ces dérives, la stratégie à adopter pour développer ce système expert dépend des corrections à appliquer aux caraxtéristiques en vol des particules. L'intelligence artificielle basée sur lé réseau de neurones et le contrôleur flou s'avèrent être des outils pertinents pour atteindre cet objectif. En effet, la logique floue permet de définir les règles de correction paramétrique et le réseau des neurones permet de prédire les caractéristiques en vol des particules et celles du dépot. Coupler les protocoles neuronaux à la logique floue permet alors de développer un contrôleur indépendant. Ce système offre la possibilité d'ajuster les paramètres opératoires dans le but d'assurer la reproductibilité du procédé et également, d'optimiser les conditions de la réalisation du dépôt en tenant compte des effets de l'usure de l'électrode en particulier.