La planification de mission de constellations de satellites est un problème complexe soulevant d’importants défis technologiques pour les systèmes spatiaux de demain. L’augmentation de la taille des constellations, les performances évoluées et l’hétérogénéité des satellites sont tous des critères impliquant une combinatoire très élevée. Les techniques actuelles présentent des limites, car elles planifient un satellite à la fois et non la constellation dans son ensemble. Dans cet article, nous proposons de résoudre ce problème difficile par les systèmes multiagents coopératifs. Une amélioration du modèle AMAS4Opt est présentée, permettant de maximiser la coopération entre les agents du système. De par leurs interactions locales, ces agents, permettent d’obtenir une solution de bonne qualité en un temps raisonnable, en assurant un partage équitable des tâches au sein de la constellation. Enfin, une comparaison avec l’algorithme Glouton Chronologique, couramment utilisé dans le domaine spatial, souligne les avantages de l’approche proposée.