Plusieurs études ont déjà été menées pour tenter de discriminer, à l'aide de réseaux de neurones artificiels, les différents états de vigilance d'un sujet humain à partir de signaux électroencéphalographiques (EEG). Nous avons mené une étude plus large et exhaustive sur les modèles neuronaux utilisés, sur leurs caractéristiques et sur leurs performances. Nous y avons associé des médecins, notamment lors de la mise au point fine de nos modèles. Enfin, et surtout, notre étude a été orientée de manière à pouvoir obtenir un système léger, utilisable sans entrave par un sujet humain, grâce à une limitation des besoins de calcul et de mémoire. Cet article résume ces travaux et présente leur implantation basse-puissance sur circuit FPGA, dans la perspective d'un système électronique portable. Cette implantation est basée sur une architecture totalement parallèle à base d'opérateurs sériels. Les performances en surface d'implantation, vitesse, et surtout consommation satisfont largement les attentes de ce travail.