L'exécution de missions multi-agents nécessite de gérer les incertitudes induites par des événements incertains. Quand les communications sont intermittentes, il est nécessaire pour les agents d'agir selon leur vue locale du problème, de manière indépendante aux événements contrôlés ou observés par les autres agents. Dans ce papier, nous proposons un nouveau cadre de travail pour aborder cette problématique, en particulier pour les plans de missions impliquant des contraintes temporelles. Ce cadre de travail, appelé Réseau Temporel Simple Multi-agents avec Incertitudes (MaSTNU), est une combinaison entre les cadres Réseau Temporel Simple Multi-agents (MaSTN) et Réseau Temporel Simple avec Incertitudes (STNU). Nous définissons la propriété de contrôlabilité dynamique pour les MaSTNU ainsi qu'une méthode pour calculer hors-ligne des stratégies d'exécution valides qui sont ensuite distribuées aux agents. Cette méthode est basée sur une formulation en Programmation Linéaire en Nombres Entiers et peut également être utilisée pour optimiser certains critères telle que la flexibilité temporelle de plans d'exécution multi-agents.
La réalisation de plans d'activités par plusieurs agents est généralement soumise à un ensemble de contraintes temporelles, impliquant notamment des contraintes de synchronisation entre agents. L'ensemble des contraintes temporelles d'un plan distribué peut être représenté en utilisant une structure Multi-agent Simple Temporal Network (MaSTN). Dans ce papier, nous considérons le problème du maintien de la cohérence temporelle des plans distribués durant l'exécution, où les contraintes temporelles peuvent être modifiées. Pour cela, nous proposons de nouveaux algorithmes incrémentaux pour gérer les MaSTN dynamiques. Nous analysons les performances de ces algorithmes lorsque les communications sont intermittentes. The realization of plans of activities by several agents is usually subject to a set of temporal constraints, including synchronization constraints between agents. To represent the set of temporal constraints imposed on distributed plans, the framework of Multi-agent Simple Temporal Network (MaSTN) can be used. In this paper, we consider the problem of maintaining the temporal consistency of distributed plans during execution, when temporal constraints may be updated. We propose new incremental algorithms for managing dynamic MaSTNs, and we analyze the performance of these algorithms when communications are intermittent.