Résumé : Dans l'Intelligence Artificielle Distribuée (IAD) classique, la communication est définie comme le transfert d'information entre agents. Ainsi, un aspect de l'état interne de l'agent émetteur est encodé pour constituer un message; le message est ensuite transmis au récepteur, enfin, celui-ci décode le message. II existe donc, idéalement, des isomorphismes partiels entre émetteur, message et récepteur. Ce schéma comporte plusieurs limitations. D'abord, les capacités interprétatives et communicationnelles des agents sont présupposées, mais non expliquées. Par conséquent, les agents n'ont pas ou peu d'autonomie ou de capacités d'apprentissage, de sorte que le système est essentiellement pré-programmé. Afin de mettre en relief ces limitations, nous proposons un modèle alternatif, illustré schématiquement par des simulations d'un système multi-agent. Alors que dans l'IAD classique les représentations symboliques sont des éléments primitifs, considérés comme donnés d'avance, dans cette approche alternative les représentations symboliques sont les dernières-nées d'une série d'émergences: celle de la cognition, celle de la coordination par l'environnement, celle de la communication éthologique, et celle enfin de la communication linguistique.