Résumé : Dans le cadre de la résolution des problèmesd’optimisation des contraintes distribués (DCOP),les algorithmes approchés de propagation decroyances (BP) comme Max-Sum sont descandidats de choix. Cependant, lorsque le modèlegraphique sous-jacent est très cyclique, cesméthodes de résolution souffrent de mauvaisesperformances, en raison de la non-convergenceet des trop nombreux messages échangés. Afind’améliorer les performances de Max-Sum surde tels DCOPs, nous proposons de s’inspirerde la décimation guidée par BP pour résoudredes problème k-SAT. Nous proposons la nouvelleméthode DeciMaxSum, paramétrable par descritères de déclenchement de décimation, de choixde variables à décimer et de valeurs pour cesvariables. Sur la base d’une évaluation expérimentale sur le modèle d’Ising, certaines de cescombinaisons de critères présentent de meilleuresperformances que les algorithmes concurrents.