Ce rapport concerne une simulation de colonie de fourmis soumise à évolution. Chaque individu est gouverné par un petit réseau de neurones à l'intérieur d'un terrain circulaire où se trouvent présents différents signaux représentés par des points colorés (nourriture, limites, stimuli laissés par les autres fourmis . .) Elles sont supposées chercher de la nourriture pour la rapporter au nid situé au centre du terrain. Sans disposer d'aucune règle pour y parvenir, nous expérimentons un algorithme évolutionnaire afin de sélectionner les mailleurs individus de générations en générations. Dans le but de formaliser un comportement par une fonction mathématique ou un système à base de règles, beucoup de voies ont été imaginées, aussi nous considérons que chaque fourmi ne peut capter les messages que sur les cinq points voisins devant elle. Celle-ci utilise alors son réseau de neurones pour choisir sa prochaine position. L'essentiel de notre algorithme d'évolution consiste à mettre à jour ces réseaux de neurones, nous étudions alors la performance de chaque fourmi et construisons la génération suivante de manière élitiste au moyen d'opérateurs liés à la représentation de ces réseaux.