Nous abordons dans cet article la problématique du contrôle d'un système complexe à l'aide de techniques inspirées des sciences du vivant. A partir de l'exemple d'une simulation multi-agent, nous opposons une démarche descendante par décomposition fonctionnelle, que nous réalisons avec des systèmes de classeurs, à une démarche ascendante par émergence combinant auto-organisation et sélection, que nous réalisons à l'aide de champs de potentiel et d'algorithmes génétiques. Nous montrons en quoi la seconde démarche s'avère plus adaptée que la première pour mettre en oeuvre une coordination spatiale entre nos agents.