Les réseaux de neurones s'inspirent du fonctionnement et de la structure du cerveau, et l'argument de la plausibilité biologique est souvent utilisé pour défendre ou critiquer un modèle par rapport à un autre. La littérature neurobiologique nous renseigne sur le fait que le cerveau est un système bruité, dans lequel les composants et leurs connexions sont non fiables. Pourtant, le comportement des réseaux de neurones face à ce bruit a rarement été étudié. Ce papier propose un modèle de bruit cérébral et analyse son impact sur les performances des réseaux de cliques neurales. Nous montrons que le bruit peut les améliorer, notamment en évitant des minima locaux. Nous analysons également l'impact de ce bruit sur les performances des réseaux de Hopfield.