Résumé : RésuméLes travaux autour des métaheuristiques ont récemment évolué vers de nouveaux enjeux telsque : la simplicité, la robustesse et la modularité des métaheuristiques. L’intelligence artificielle distribuée et plus particulièrement les systèmes multi-agents semblent être des approchesprometteuses pour y répondre. Ainsi, dans cetarticle une approche multi-agent pour la modélisation et l’implantation de métaheuristiquesest adoptée. Dans ce cadre, nous proposonsAMF (Agent Metaheuristic Framework) un framework organisationnel et multi-agent pour lamodélisation et l’implantation de métaheuristiques. Ce framework fournit un modèle et deslignes méthodologiques permettant la modélisation de métaheuristiques et facilitant la distribution et l’intégration de composants d’apprentissage au sein des métaheuristiques. Afind’illustrer l’utilisation d’AMF et de l’apprentissage artificiel dans les métaheuristiques, nousprésentons une métaheuristique originale fondée sur le principe de coalition d’agents.