Master Recherche Intelligence Artificielle , Raisonnement , Coopération ,

Depuis quelques années, les systèmes multi-agents ont pris une place de plus en plus importante dans le domaine de l'intelligence artificielle et plus généra-lement dans celui des systèmes complexes. Ce travail propose une résolution du pro-bì eme du voyageur de commerce par une approché emergente basée sur la théorie des Systèmes Multi-Agents Adaptatifs (AMAS) développée au sein de l'´ equipe Systèmes Multi-Agents Coopératifs (SMAC) de l'IRIT. Le système construit a ´ eté conçu en uti-lisant l'Atelier de DEveloppement de Logicielsà Fonctionnalité Emergente (ADELFE) conçu par l'´ equipe SMAC. L'outil d'adéquation fourni par l'atelier a permis de montrer que la résolution duprobì eme peutêtre abordée localement par des agents coopératifs et autonomes. ADELFE a ´ egalement permis de définir une architecture multi-agent composée de deux types d'agents, les agents " sommet " et les agents " cycle " qui tentent en permanence d'entretenir des relations coopératives avec leurs agents voisins. Les premiers résultats obtenus sont encourageants mais ils nécessitent d'ˆ etre consolidés par un travail approfondi.