L'utilisation d'un langage de communication symbolique de haut niveau
implique la compr�hension de la nature de son interlocuteur. Dans un
environnement o� la bande passante des canaux de communication et la
capacit� de traitement de l'information par le destinataire sont
infinies, la synchronisation des �tats du monde par communication
totale serait possible. Mais c'est rarement le cas dans les
probl�matiques du monde
r�el tout comme dans la simulation (par exemple, les agents de la
RoboCup ne peuvent recevoir des signaux que tous les deux cycles en
moyenne). Il est donc n�cessaire de savoir
quelles sont les informations pertinentes � envoyer � un partenaire.
Par exemple de savoir en quoi il pourrait �tre utile (� quels ordres
il peut ob�ir efficacement) tout comme savoir en quoi les informations
envoy�es peuvent lui servir. Cela implique donc de mod�liser son �tat
actuel pour conna�tre ses capacit�s, ses besoins et sa connaissance de
l'environnement.
La mod�lisation du partenaire permet de plus de tenter d'obtenir une image de ses buts et de ses croyances. Une telle information est utile pour coop�rer de mani�re plus efficace sur une base temporelle: ainsi, un agent sera � m�me de reconna�tre les plans d'un autre agent, d'anticiper ses r�actions et d'ajuster ses propres actions en cons�quence. La maintenance de cette information n�cessite de pr�voir explicitement un mod�le de ses partenaires et de les simuler. Dans un syst�me multi-agents, la mod�lisation respective impacte directement sur le comportement individuel des agents le composant puisque chacun agira en tenant compte des croyances partag�es sur l'�tat de ses partenaires. On trouve dans [#!tambe-1995!#] une architecture r�solvant par le partage partiel de mod�les le probl�me de la complexit� combinatoire de la mod�lisation r�cursive de l'ensemble des composants d'un syst�me multi-agents.