La coopération de collectifs pose le problème de l'utilisation ou du contrôle de productions collectives par des collectifs décentralisés. Elle dépasse donc l'interopérabilité des collectifs. Cet article présente les bases d'un modèle pour une coopération entre systèmes multi-agents préexistants. La non perturbation du fonctionnement initial des systèmes à faire coopérer est posée comme principe directeur pour le modèle. Cette contrainte nous a conduits à introduire la notion de sonde virtuelle, afin d'appréhender collectivement les productions d'un collectif et de les influencer au travers de capteurs et d'effecteurs virtuels distribués sur les systèmes multi-agents existants. L'utilisation du modèle est illustrée sur des collectifs embarqués.
Le modèle MWAC utilise un processus d'autoorganisation multi-agent pour assurer la gestion des communications dans un réseau de capteurs. Pour une organisation donnée, ce modèle n'offre qu'une seule route pour acheminer les messages d'un noeud vers la station de collecte. Le travail que nous présentons ici est une amélioration du modèle MWAC utilisant l'algorithme d'optimisation par colonie de fourmis, dans le but de trouver des routes alternatives à celle de MWAC. Les fourmis ne sont pas déployées dans le SMA, par contre, chaque fourmi est en interaction avec les agents pour obtenir de meilleurs compromis dans le choix des routes et permettre une communication efficace. The MWAC (Multi-Wireless-Agent Communication) model propose to enable reliable communications between sensors. This model, based on a self-organization process, is operational and has been usefully deployed on real world wireless instrumentation systems. However, for some applications, MWAC presents an important limitation. In fact, for a given emergent structure, the process offers only one path to join the workstation which collects all the data. This paper presents an improvement of this model to increase the path proposal using ant colony optimization. Ants are deployed over the multiagent system. Each ant is in interaction with agents to give a better compromise during the route selection.