BAsCET est un système multi-agents à blackboard, fondé sur l'émergence de concepts dans un modèle dynamique et inspiré de COPYCAT. Pour éviter un raisonnement déterministe unique limitant sa créativité il adapte son comportement en fonction de la solution courante. Nous l'avons applique à la reconnaissance automatique de la structure logique (des champs) de références bibliographiques dans les articles scientifiques (en format uniquement physique, c'est-à-dire en PostScript). Le modèle, appelé réseau de concepts, s'apparentant à la fois aux réseaux sémantiques et aux réseaux de neurones, est construit automatiquement à partir d'une base de références BIBTEX. Le système utilise les co-occurrences entre les termes des références pour rapprocher dans le modèle ceux qui sont conceptuellement voisins. Le principe de l'analogie est utilisé sur les références de la base : quand le système rencontre une référence inconnue, il fait l'analogie avec la partie physique de la base et essaye de proposer une solution correspondante. Les résultats obtenus, bien que modères (65,5% de reconnaissance), laissent augurer des résultats encore meilleurs, après optimisation du système.