Cet article s'intéresse à la compréhension et au contrôle des systèmes multi-agents réactifs. Nous proposons une approche pour approximer, de manière expérimentale, le comportement du système comme une fonction de ses paramètres. L'originalité de ce travail consiste en la génération automatique de données pour entraîner le modèle, ce qui permet de réduire le nombre d'exécutions nécessaires à la construction de cette approximation tout en maximisant sa précision. Nous détaillons notre proposition et fournissons un exemple d'implémentation. Quelques expériences sont présentées et nous commentons les résultats obtenus.