Dans ces travaux nous mettons l’accent sur le décours temporel des interactions au sein d'un réseau. Nous nous intéresserons aux délais de transmission de l’information, tant au niveau des systèmes cognitifs que des systèmes complexes en général. En nous appuyant sur un modèle de réseau de neurones dont le noyau central est un ensemble de neurones interconnectés, sans organisation prédéfinie, nous tentons de comprendre les liens qui existent entre la dynamique qui s'instaure au sein du réseau et la topologie du réseau. Dans quelle mesure la topologie conditionne-t-elle la capacité d'apprentissage ? Nous nous intéressons plus praticulièrement aux délais de transmission de l'information dans ce réseau de neurones. En effet l'existence de délais de transmission variés au sein d'un réseau permet d'introduire la notion de motif temporel d'activité, ou groupe polychrone. L'adaptation de la topologie par apprentissage non supervisé, basé sur l'activité, conditionne la sélection préférentielle de certains motifs. Nous cherchons à mettre en évidence et à exploiter l'existence de motifs caractéristiques d'une stimulation du réseau. De tels résultats nous permettraient de proposer de nouveaux outils d'étude des réseaux complexes, ainsi que de nouveaux modèles de classification.