Résumé : L'éthologie est à la mode en I.A. et en LA.D. Mais, si l'on regarde ce qui intéresse les chercheurs de ces disciplines dans l'éthologie, on s'aperçoit que ce sont au mieux des modèles de comportement, au pire des exemples ou des anecdotes tirés de l'observation des animaux. Or, ces modèles n'ont pas été conçus n'importe comment, et ces observations pas faites au hasard : les adopter ou les utiliser devraient inciter les informaticiens à infléchir leur méthodologie de recherche en prenant en compte la caractéristique principale de l'éthologie, qui est d'arriver à concilier des discours explicatifs réductionnistes et intentionnalistes. Nous présentons dans cet article quelques caractéristiques de cette démarche, et montrons brièvement en quoi elle peut être intéressante pour l'IAD, à la fois pour la conception d'agents et la conception d'organisations.

Résumé : Cet article présente les moyens d'étudier la socialité (c'est-à-dire le fonctionnement des agents en société) à travers des problématiques de l'Intelligence Artificielle Distribuée, ainsi que l'intérêt de mettre en oeuvre dans les Systèmes Multi-Agents des mécanismes généraux d'organisation sociale issus de l'analyse et de la simulation d'organisations naturelles. Nos travaux font intervenir une démarche éthologique pour l'analyse des sociétés, un ensemble de principes « réductionnistes » pour la conception de SMA, et une méthodologie générale se prêtant à l'étude des apports mutuels entre organisations naturelles et artificielles. Nous discutons également les cas précis de mécanismes de régulation sociale qui pourront servir à accroître la robustesse ou l'adaptativité des SMA.