L'objectif d'un syst'eme largement distribu'e sur Internet est d'int'egrer des participants dont les sp'ecificit'es et motivations ne sont pas toujours clairement identifi'ees a priori. En particulier, des participants autonomes peuvent avoir des int'erˆets individuels sp'ecifiques vis-'a-vis des requˆetes, mais aussi des autres participants. Dans un tel contexte, un syst'eme ne prenant pas en compte les individualit'es provoque des d'eparts qui peuvent, par un effet domino, avoir des cons'equences d'evastatrices. La satisfaction des participants passe par la prise en compte de leurs int'erˆets lors de l'allocation des requˆetes, mais elle peut aussi ˆetre affect'ee par les probl'emes de pannes. La r'eplication des requˆetes est une solution permettant de r'esoudre ce dernier probl'eme. Cependant, la pr'esence de participants autonomes rend cette approche plus d'elicate. Non seulement la r'eplication de requˆete peut rapidement surcharger les participants et le syst'eme, mais l'int'erˆet des participants 'a traiter des requˆetes au cas o'u leurs coll'egues tombent en panne peut ˆetre assez faible. Les questions qui se posent alors naturellement sont est-il opportun de r'epliquer les requˆetes ?, mais aussi quelles requˆetes r'epliquer ? et dans ce cas avec quel niveau de r'eplication ? Dans cet article, nous proposons des r'eponses 'a ces questions en revisitant le probl'eme de la r'eplication du point de vue de la satisfaction des participants. Nous pr'esentons une nouvelle proposition, SbQR, qui d'ecide en temps r'eel si une requˆete doit ˆetre r'epliqu'ee et avec quel degr'e. Pour cela, SbQR s'appuie sur les notions de satisfaction des participants et de probabilit'e de panne. Dans la mesure o'u la r'eplication d'un grand nombre de requˆetes peut surcharger le syst'eme et donc impacter fortement sur ses performances, nous proposons une variante, SbQR+. L'id'ee directrice consiste, dans les p'eriodes de forte charge, 'a utiliser les ressources disponibles prioritairement pour le traitement des requˆetes critiques. Les requˆetes 'a faible impact sur la satisfaction des participants peuvent alors voir le nombre de leurs r'eplicats diminuer. Exceptionnellement elles peuvent mˆeme ˆetre totalement abandonn'ees. Nos exp'erimentations d'emontrent que ces solutions am'eliorent de mani'ere significative les algorithmes de r'ef'erence du point de vue des performances et de la satisfaction tout en s'adaptant dynamiquement aux 'evolutions de la criticit'e des requˆetes et des probabilit'es de pannes sans n'ecessiter aucun r'eglage ("tunning") particulier.