Résumé : Les graphes causaux représentent généralement les assertions causales d'un agent sur son environnement. Dans un environnement multiagents, évoluent d'autres entités avec lesquelles, il doit agir et réagir. Par conséquent, un modèle basé sur les graphes causaux peut s'avérer très utile pour la modélisation du raisonnement dans les environnements multiagents. Avec ce modèle, on pourra aisément représenter les relations entre buts d'agents et voir comment ces buts influencent les utilités de chacun ainsi que l'utilité du groupe. Une fois le graphe causal construit, il convient alors de l'analyser pour prendre des décisions, trouver des explications sur la base des liens causaux, analyser le réseau en vue de faire immerger des coalitions, etc. Cet article présente l'état actuel de nos recherches sur un modèle de raisonnement basé sur les graphes causaux.

Résumé : Ce travail s'intéresse à. la coordina.tion entre agents dans des situations non familières. Dans ce type de situation. le contrôle est incertain et par conséquent, les agents doivent prédire les comportements d'autrui afin d'assurer et de maintenir la coordination. Pour contribuer à, cette prédiction, il nous a semblé intéressant d'étudier les dépendances entre les différentes composantes de la coordination : les agents, les tâches et les ressources. DallS cet article. ces dépendances sont. tout d'abord. présentées en détail. Des recettes de coordination sont ensuite exposées pour chacune de ces dépendances.Thème: Actions et interactions.