De nos jours, le travail collaboratif a pris une place très importante dans plusieurs domaines, et notamment dans le domaine du télédiagnostic médical. Et la cohérence des données partagées est un enjeu primordial dans ce type d'application. De plus, pour garantir la cohérence des données, l'utilisation d'un algorithme de consensus est un élément indispensable dans les plateformes collaboratives. Nous présentons ici un nouvel algorithme de consensus, nommé FLC, permettant de garantir la cohérence des données partagées dans les systèmes distribués collaboratifs complètement asynchrones. Notre algorithme est tolérant aux pannes et a pour objectif d'améliorer la performance de consensus et notamment lorsque les processus participants tombent en panne. Ce nouvel algorithme utilise l'oracle leader Omega pour contourner le résultat d'impossibilité du théorème FLP. L'algorithme est décentralisé et adopte le modèle de pannes crash-stop. L'algorithme FLC s'appuie sur deux idées principales. La première propose de réaliser, au début de chaque cycle d'exécution, une phase simple d'élection de processus leader garantissant l'existence d'un seul leader par cycle. La deuxième bénéficie de la stabilité du système et plus particulièrement du fait que le processus leader ne tombe pas en panne d'un consensus à l'autre. Les performances de notre algorithme ont été analysées et comparées à celles des algorithmes les plus connus dans le domaine. Les résultats obtenus par simulation en utilisant la plateforme Neko ont montré que notre algorithme donne les meilleures performances lorsque le réseau utilisé est un réseau multicast et qu'aucun processus ne tombent en panne ainsi que pour les situations dans lesquelles l'algorithme de consensus subit une ou plusieurs pannes de processus coordinateurs/leaders. / Nowadays, collaborative work took a very important place in many fields and particularly in the medicaltelediagnosis field. The consistency of shared data is a key issue in this type of applications. Moreover, itis essential to use a consensus algorithm to ensure data consistency in collaborative platforms. We presenthere our new consensus algorithm FLC that helps to ensure data consistency in asynchronous collaborativedistributed systems. Our algorithm is fault tolerant and aims to improve the performance of consensus ingeneral and particularly in the case of process crashes. The new algorithm uses the leader oracle tocircumvent the impossibility result of the FLP theorem. It is decentralized and considers the crash-stop failuremodel. The FLC algorithm is based on two main ideas. The first is to perform, at the beginning of eachround, a simple election phase guaranteeing the existence of only one leader per round. The second is totake advantage of system stability and more particularly of the fact that the leader does not crash betweentwo consecutive consensus runs. The performance of our algorithm was analyzed and compared to the mostknown algorithms in the domain. The results obtained by simulation, using the Neko platform, demonstratedthat our algorithm gave the best performance when using a multicast network in the best case scenario and insituations where the algorithm undergoes one or more crashes of coordinators/leaders processes.