Résumé : RésuméDans ce papier, nous proposons une nouvelleapproche pour l’exploration de l’espace d’unmodèle à base d’agents : l’optimisation dichotomique adaptative. Un modèle à base d’agentsest généralement caractérisé par un grandnombre de paramètres, une partie d’entre euxne peut pas être déterminée étant donnée lesconnaissances sur le Systèmes réel. Le but de cetravail est de fournir des outils pour la calibration d’un tel modèle, ce qui consiste à trouverle jeu de paramètres optimal pour un certaincritère. Notre approche consiste en la partitionde l’espace de paramètres (l’intervalle de variation de chaque variable est divisé en un nombrefini d’intervalles) et sur l’exploration en parallèle de nombreux paramètres par les agents dumodèle. La navigation dans l’espace de paramètres est faite en groupant ou divisant de façonadaptative certains paramètres, selon un algorithme s’inspirant des algorithmes de colonie defourmis.