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Les méthodes bio inspirées permettent d’offrir de nombreuses applications inspirées par la biologie et capables de résoudre les problèmes liés au domaine de la reconnaissance de formes. L’utilisation de ces méthodes est augmentée graduellement. Dans ce papier nous présentons une nouvelle variation du système immunitaire artificiel (AIS) consacrée à résoudre les problèmes de reconnaissance d'écriture multi-classes et d'améliorer le taux de reconnaissance. L’approche proposée est basée sur le modèle AIRS du système immunitaire avec l’utilisation des algorithmes K plus proche voisin (KNN) et K plus proche voisin flou (Fuzzy_KNN) pour montrer les performances de reconnaissance des chiffres manuscrits isolés obtenus à partir de la base de données MNIST. Les résultats obtenus par le modèle proposé sont satisfaisants avec un taux de reconnaissance maximal de 96, 5%, en utilisons uniquement un ensemble de 31 caractéristiques.