La capacité à fonder les calculs actuels sur des souvenirs du passé est essentielle pour de nombreuses tâches cognitives, telles que la compréhension d’histoires. On pense que la plasticité synaptique de type Hebbien sous-tend la conservation des souvenirs à moyen et long terme dans le cerveau. Toutefois, il reste incertain comment de telles processus de plasticité sont intégrés aux calculs au sein des réseaux corticaux. Dans cet article, nous proposons les Réseaux de Mémoire de type Hebbien (H-Mems), un modèle de réseau neuronal simple fondé sur un noyau de réseau hétéro-associatif soumis à une plasticité de type Hebbien. Nous montrons que ce réseau peut être optimisé pour exploiter les processus de plasticité de type Hebbien dans ses calculs. Les H-Mems sont capables de mémoriser en une seule exposition des associations entre paires d’éléments stimuli, et d’utiliser ces associations ultérieurement pour prendre des décisions. En outre, ils parviennent à résoudre des tâches exigeantes de réponse à des questions sur des histoires synthétiques. Notre étude démontre que des modèles de réseaux de neurones peuvent enrichir leurs calculs grâce à des processus simples de plasticité de type Hebbien.