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This dissertation focuses on distributed agreement strategies for multi-robot systems. First of all, we deal with consensus algorithms for heterogeneous systems, representing, for example, different models or generations of robots. In the sequel, we propose two solutions to improve the connectivity properties of the system. Firstly, we show how to improve the consensus algorithm's convergence rate by modifying the classical control algorithms. More precisely, we apply the stabilizing delay principle and we show how appropriately sampled information can be used in the controller's design. Finally, we design and analyse an algorithm for the compact deployment of agents. In this approach, that increases the number of connections of the graph, the desired configuration of the swarm is entirely specified by the inter-agent angles. The proposed strategy is a completely distributed algorithm, only based on local information that allows swarm's self-organization., Cette thèse porte sur des stratégies distribuées pour systèmes multi-robot. Tout d'abord, nous nous focalisons sur des algorithmes de consensus pour des systèmes hétérogènes qui représente, par exemple, différents modèles ou générations de robots. Dans la suite, nous proposons deux solutions pour améliorer les propriétés de connectivité du système. Tout d'abord, nous montrons comment améliorer la vitesse de convergence des algorithmes de consensus en modifiant les protocoles classiques. Plus précisément, nous appliquons le principe de retard stabilisant et nous montrons comment de l'information échantillonné convenablement peut être utilisée dans la design du contrôleur. Enfin, nous concevons et analysons un algorithme pour le déploiement d'agents compact. Dans cette approche, qui augmente le nombre de connexions du graphe, la configuration souhaitée de l'ensemble des robots est entièrement spécifiée par les angles inter-agents. La stratégie proposée est un algorithme complètement distribué, uniquement basée sur l'information locale qui permet l'auto-organisation du système.