Apprentissage génétique d'une extension floue du dilemme itéré des prisonniers L. GACOGNE Nous étendons l'approche classique du problème itéré des prisonniers à une notion de trahison-coopération exprimée de façon symbolique ou continue par un degré de confiance. Pour cette généralisation, nous comparons le mode d'inférence habituel dans le style système-expert, à deux autres systèmes d'inférence inspiré des méthodes de contrôle flou de Sugeno et Mamdani. Avec une représentation limitée des stratégies, nous cherchons à opti­ miser le coût lors de confrontations croisées dans une population grâce aux algorithmes génétiques We extend the classical ap­ proach of iterated prisoners problem towards a fuzzy confidence value of trahison-cooperation in a symbolic or numeric way. For that, we compare the usual inference with a complete set of crisp rules, with two other inference modes based on Sugeno or Mamdani method for fuzzy control. According to a simple representation of strategies, we attempt to reach the cost optimization when con­ fronting the strategies of a population each other, with the help of genetic algorithms.