Résumé : L'analyse comportementale des systèmes multi-agents a pour but la reconnaissance et la compréhension des comportements individuels et collectifs des agents. Son application peut être trés utile pour améliorer l'efficacité des agents ou pour étudier des systèmes inconnus. C'est toutefois un problème difficile à traiter à cause de l'hétérogénéité des systèmes et de leur forte dynamicité. Dans ce papier, nous proposons une modélisation des systèmes multi-agents basée sur le concept récent des données semi-structurées. Ce paradigme autorise le stockage et l'interrogation, sous une forme homogène, des informations sur la structure, le contenu et l'évolution des données. Nous montrons comment trouver des connaissances sur le compor- tement des entités d'un SMA et comment les classer en détectant leurs rôles respectifs. Nous discutons aussi la possibilité d'intégrer ce modèle à une architecture d'agents intelligents.