Les systèmes multiagents sont généralement vus comme les systèmes au sein desquels des comportements imprévus et potentiellement néfastes peuvent émerger. Aussi, pour permettre l’implantation du paradigme agent, en particulier dans les milieux industriels, il nous apparaît indispensable de pouvoir attester de la confiance que l’on peut avoir dans le comportement d’un système multiagent. Cette confiance peut être entachée principalement par deux points : l’émergence du comportement du système de la mise en relation des agents le constituant et l’autonomie des agents.
Notre objectif principal est alors de pouvoir garantir qu’un système multiagent ne génèrera pas, ce que nous dénommerons, des comportements indésirables, c’est-à -dire des comportements inattendus pouvant potentiellement entraîner l’échec du système. Pour ce faire nous proposons une approche dynamique de contrôle du comportement des agents. Ce contrôle, effectué par les agents eux-mêmes, consiste à surveiller et détecter l’apparition de comportements indésirables, à l’aide d’un ensemble de lois. Pour ce faire, nous fournissons aux agents une méta-architecture, dont le fonctionnement est basé sur le principe de l’observateur, leur permettant de surveiller leur propre comportement et de détecter des transgressions de lois. Enfin, nous proposons de générer de façon automatique des agents capables d'autocontrôle.
Dans cette thèse nous présentons une approche d'autocontrôle du comportement d'un agent ou d'un groupe d'agents à l'aide d'un ensemble de lois, ainsi qu'une méthodologie permettant la mise en place d'un tel contrôle. Nous présentons également un framework, dénommé SCAAR, fournissant les moyens nécessaires la description du contrôle à appliquer aux agents, ainsi qu'un générateur d'agents autocontrôlés, écrit en Prolog.