Dans cet article, un problème de mesure de risque de crédit dans une banque est étudié. L’approche proposée  pour  le  résoudre  utilise  un  réseau  de neurones artificiels. Après la collecte des données caractérisant   des   particuliers   demandant   des crédits,    cette    approche    consiste    d’abord    à prétraiter  les  échantillons  recueillis, puis  la  mise en   en   œuvre   de   différentes   architectures   de réseaux et combinaisons de fonctions d’activation et  d’apprentissage  et  comparaison  des  résultats obtenus avec les résultats des méthodes courantes dans les banques.