Cet article soutient que les agents d'intelligence artificielle (IA) capables d'apprentissage et de prise de décision autonomes sont très prometteurs pour résoudre des problèmes complexes dans divers domaines d'infrastructures critiques, notamment les transports, les systèmes énergétiques et l'industrie manufacturière. Cependant, alors que les systèmes d'IA sont de plus en plus conçus et déployés par de multiples acteurs aux objectifs divergents, un défi majeur se pose : comment des systèmes d'IA non coordonnés peuvent-ils coexister et évoluer harmonieusement dans un environnement partagé, sans confusion ni problèmes de sécurité ? Pour y remédier, cet article plaide en faveur d'une refonte fondamentale des cadres multi-agents existants, tels que les systèmes multi-agents et la théorie des jeux, qui se limitent largement à des règles prédéfinies et à des structures d'objectifs statiques. Nous proposons que les agents d'IA soient habilités à coordonner dynamiquement leurs objectifs, à faire des compromis, à former des coalitions et à rivaliser ou coopérer en toute sécurité grâce à des relations évolutives et à un retour d'information social. À travers deux études de cas d'applications d'infrastructures critiques, cet article appelle à une évolution vers un caractère émergent, auto-organisé et sensible au contexte de ces systèmes d'IA multi-agents.
