Résumé : Afin de rendre les systèmes multi-agents à grande échelle fiables, nous proposons uneapplication adaptative de stratégies de réplication. Les agents identifiés comme les plus cri-tiques seront ainsi répliqués pour les protéger contre des possibilités de pannes. Comme lacriticité des agents (définie brièvement comme l’impact d’une panne locale à un agent surun dysfonctionnement de toute l’organisation) peut évoluer pendant le calcul et la résolutionde problèmes, il nous faut adapter dynamiquement et automatiquement le nombre de répli-cas (copies) des agents, afin de maximiser leur robustesse et leur disponibilité en fonction desressources disponibles. Nous étudions une approche et des mécanismes pour évaluer la criti-cité d’un agent donné, basée sur une information sémantique au niveau de l’application (parexemple les dépendances entre agents) et également sur une information statistique au niveauSystèmes (par exemple, la charge de communication). Un module de décision choisit à partirde ces informations quelle stratégie appliquer (par exemple, réplication passive ou active) etcomment la paramétrer (par exemple, le nombre de réplicats).