Dans ce papier, le problème d'atteinte de consensus est étudié relativement à trois domaines : la décision collective, la théorie des jeux et l'algorithmique répartie. Le premier domaine étudie les conditions générales d'existence d'un consensus (i.e. existence de fonctions d'agrégation). Les deux autres tentent d'en comprendre la dynamique. Il en ressort deux problématiques de l'implémentation : 1) pour l'algorithmique répartie, il s'agit de s'assurer de la diffusion suffisante de la connaissance au sein d'un système pouvant par exemple tolérer les fautes (répartition) ; 2) pour la théorie des jeux, il s'agit de trouver une correspondance entre “équilibre” stratégique et “optimum” social (compétition). De notre point de vue, le consensus multiagent réunit ces deux problèmes, d'où le besoin de développer un cadre commun aux deux domaines. In this paper, the consensus problem is studied through three fields : collective decision, game theory and distributed algorithmic.We identify two implementation problems : 1) in distributed algorithmic, we have to deal with communications and processes faults (distribution) ; 2) in game theory, we want to find an equilibrium which might be different from the optimal solution (competition). A model for multiagent system is presented as a compromise between models from game theory and distributed algorithmic.