Nous proposons un nouveau formalisme de représentation des actions et des interactions dans les SMA réactifs inspiré des processus de décision Markoviens décentralisés (DEC-MDP). Ce formalisme appelé Interac-DEC-MDP permet de représenter dans un même cadre homogène les actions individuelles et les interactions directes entre agents. Ainsi il permet de calculer automatiquement les prises de décisions des agents relativement aux actions et aux déclenchements et résolution des interactions par l'introduction de la rationalité au travers de la notion de récompense. Un premier problème simple de partage de ressources impliquant 2 agents a été modélisé selon le formalisme proposé et les comportements des agents ont été construits automatiquement par Q-learning. Les premiers résultats bien qu'obtenus avec des hypothèses limitatives montrent qu'il est possible à partir d'apprentissages simples de construire automatiquement des comportements collectifs pertinents.