Les recherches en neuromimétisme (réseaux de neurones) s'inspirent des neurosciences pour proposer des modèles cérébraux de comportements cognitifs typiquement humains, visant à s'approcher de certains phénomènes corticaux, pour développer de nouveaux paradigmes de calculs. L'intérêt du présent travail est de s'approcher du phénomène de l'intégration multisensorielle. Nous avons mené une étude sur un modèle de BAM [7] adapté proposé par E. Reynaud [9] pour modéliser l'intégration multisensorielle. Nous améliorons les performances et la robustesse du modèle de la BAM en modifiant les algorithmes d'apprentissage et de rappel. Nous avons proposé un nouvel algorithme d'apprentissage en ligne pour la BAM, ainsi qu'une nouvelle approche pour la modélisation d'une mémoire multiassociative, en se basant sur la synchronisation de la convergence et de la propagation des flux d'informations. Cet article résume ces travaux et présente l'expérimentation et l'évaluation des performances de la BAM en terme d'association multimodale.