Cette thèse s'est intéressée à deux domaines : les systèmes multi-agent qui se concentrent sur des systèmes composés de plusieurs entités autonomes en interaction et les processus de décision markoviens (MDP) qui formalisent des problèmes de prise de décision. Ce manuscrit traite de la conception automatique de système multi-agent et propose un nouveau formalisme pour appréhender cette problématique. Ce formalisme original, l'interac-DEC-POMDP s'inspire des des MDP décentralisés et d'Hamelin, une simulation inspirée de l'éthologie. Sa spécificité réside dans la capacité offerte aux agents d'interagir localement directement entre eux. Nos travaux montrent en outre qu'un algorithme basé sur l'apprentissage par renforcement permet de construire à partir d'une restriction de ce formalisme des comportements collectifs, fondés sur les interactions directes, de manière entièrement décentralisée et sans qu'aucun agent ne dispose d'une vue globale du système.