Nous nous sommes intéressés à la problématique de la communication au sein des systèmes multi-agents en nous inspirant de la nature et plus particulièrement des fourmis qui sont un parfait exemple de l'intégration de l'apprentissage du vivant (ontogenèse) au capital génétique de celui-ci (phylogénie) : l'effet Baldwin.<br />Nous avons choisi de travailler avec des systèmes de classeurs à algorithme génétique pour représenter les agents. Nous avons introduit un nouveau type de système de classeurs à base de connaissance de taille fixe, les systèmes de classeurs de type Pittsburgh simplifié, dont nous avons étudié les propriétés dans un contexte multi-agents de coordination spontanée.<br />Nous avons ensuite proposé avec succès aux agents "homogènes" de communiquer pour échanger leur "connaissance" à l'aide de l'élitisme distribué.<br />Enfin, les agents "hétérogènes" ont échangé efficacement des informations grâce à un modèle minimal de communication que nous avons ancré dans la réalité puis étendu.