La détection de communautés dans les réseaux sociaux est devenue un enjeu majeur pour extraire de la connaissance, observer l'émergence d'opinions ou de savoirs et les réinjecter de manière ciblée sur des groupes sociaux particuliers. Les nombreux algorithmes de détection déjà proposés fournissent des solutions approchées sur laquelle l'analyste ou même les entités regroupées ne peuvent guère intervenir. Dans cet article nous proposons un renversement de perspective. Nous considérons les entités comme des agents qui cherchent à se regrouper et qui peuvent agir sur leur stratégie de regroupement afin d'en tirer le meilleur bénéfice avec différentes règles partagées. Les communautés sont optimisées via la recherche d'un Équilibre de Nash. Cet article explore plus avant ce paradigme en considérant les différentes possibilités offertes par la recherche de l'Équilibre de Nash en matière de réorganisation pilotée par la sémantique, l'intention pragmatique, ou l'évolution spontanée du réseau.