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Nous proposons dans cet article une nouvelle approche pour représenter les politiques (stratégies) dans les environnements stochastiques et partiellement observables. Nous nous intéressons plus particulièrement aux systèmes multi-agents, où chaque agent connaît uniquement ses propres politiques, et doit choisir la meilleure parmi elles selon son état de croyance sur les politiques du reste des agents. Notre modèle utilise moins de paramètres que les méthodes de représentation usuelles, telles que les arbres de décision ou les contrôleurs d'états finis stochastiques, permettant ainsi une accélération des algorithmes de planification. Nous montrons aussi comment ce modèle peut être utilisé efficacement dans le cas de la planification multiagents coopérative et sans communication, les résultats empiriques sont comparés avec le modèle DEC-POMDP (Decentralized Partially Observable Markov Decision Process). We discuss the problem of policy representation in stochastic and partially observable systems, and address the case where the policy is a hidden parameter of the planning problem. We present a new model that generalizes the predictive state representations (PSRs) by introducing tests about the policy. Our approach uses less parameters than the usual policy representation methods, such as the decision trees or the stochastic finite-state controllers. We show how this model can be used efficiently in the cooperative multi-agent planning, and compare it empirically with the Decentralized Partially Observable Markov Decision Process (DEC-POMDP).