Ce rapport concerne la réalisation d'un système informatique d'aide aux médecins pour la reconnaissance du diabète. Dans ce système, nous avons utilisé la base de données médicale réelle PIMA pour la conception et l'implémentation d'un classifieur neuro-flou. Nous avons comparé nos résultats obtenus avec un classifieur neuronal combiné avec des méthodes de réduction des paramètres comme : l'ACP (Analyse en Composantes Principales) et l'ACI (Analyse en Composantes Indépendantes). Grâce à sa base de règles (base de connaissances), le modèle neuro-flou a facilité la compréhension et la justification de l'échec ou du succès du classifieur.