Dans cet article, nous proposons une nouvelle approche à base de vote réputation, basé sur la technique de contrôles ponctuels. Cette approche améliore du vote basé la crédibilité pour atteindre un taux d'erreur faible, avec un surcout raisonnable. Dans le vote basé sur la crédibilité, un contrôle ponctuel est utilisé pour vérifier périodiquement les ressources informatiques, par l'envoi d’un travail de repérage dont le résultat correct est connu, afin d'estimer la crédibilité de chaque ressource basée sur le résultat retourné. Cette technique conduit à la dissipation des ressources dans le schéma de vote simple, car il nécessite des calculs supplémentaires pour produire le résultat des travaux de repérage. L'idée de base de notre approche proposée consiste à vérifier les ressources informatiques sans attribuer l’emploi de repérage et d'envisager la suite de la décision de vote que celui des contrôles inopinés pour estimer la crédibilité sans calculs supplémentaires. Cette crédibilité est considérée comme réputation qui est utilisée dans la décision, selon l’algorithme de la figure 1. Dans cet algorithme, le service de courtier de grille commence le calcul par l'envoi d’un certain nombre de a ressources de calcul disponibles à la ligne (2) pour la transformation parallélisée. Apres le calcul, les résultats générés seront retournés au courtier (lignes 19 et 20). Tant que toutes les taches sont terminées avec des résultats acceptés (lignes 4-7), la programmation et les processus de réception pour chaque tache sont répétés. Supposons que chaque tâche est reproduite n fois et attribuée à plusieurs ressources informatiques ci, de sorte qu'un courtier peut percevoir des résultats différents vj m, ou i = 1, 2, . . ., n et j = 1, 2, . . ., m. Chaque ressource informatique a sa réputation la valeur ri, qui représentent le comportement global. Cette réputation est recueillie par un service broker- grille, qui contient la liste de la réputation de toutes les ressources de calcul. La réputation est une valeur dans la plage entre 0 et 1. Selon notre vision, le service de courtier de grille construit la réputation de chaque ressource informatique grâce à sa crédibilité. La crédibilité représente la probabilité d’un objet particulier du système à fonctionner correctement. En général, la crédibilité cr (ci, ki) de la ressource informatique ci est calculée en passant des contrôles sur place le temps de ki. Puisque nous considérons chaque tache validée avec succès par le courtier en utilisant la rbv comme une tache de repérage.In this article, we propose a new approach based on vote reputation, based on the technique of spot checks. This approach improves vote-based credibility to achieve a low error rate, with a reasonable surcharge. In the vote based on credibility, a spot check is used to periodically check the computer resources, by sending a tracking job whose correct result is known, in order to estimate the credibility of each resource based on the result return. This technique leads to the dissipation of resources in the simple voting scheme, because it requires additional calculations to produce the result of the tracking works. The basic idea of our proposed approach is to check computing resources without assigning the use of tracking and consider following the voting decision as that of unannounced checks to estimate credibility without further calculations. This credibility is considered reputation that is used in the decision, according to the algorithm of Figure 1. In this algorithm, the grid broker service starts the calculation by sending a number of available computing resources in line (2) for the parallelized transformation. After the calculation, the generated results will be returned to the broker (lines 19 and 20). As long as all the tasks are completed with accepted results (lines 4-7), the programming and reception processes for each task are repeated. Suppose that each task is reproduced n times and allocated to several computing resources ci, so that a broker can perceive different results vj m, where i = 1, 2,. . ., n and j = 1, 2,. . ., m. Each IT resource has its reputation the value ri, which represents the overall behavior. This reputation is collected by a broker-grid service, which contains the list of the reputation of all computing resources. The reputation is a value in the range between 0 and 1. According to our vision, the grid broker service builds the reputation of each IT resource through its credibility. Credibility represents the probability of a particular object of the system working properly. In general, the credibility cr (ci, ki) of the computing resource ci is calculated by passing on-the-spot checks the time of ki. Since we consider each task successfully validated by the broker using the rbv as a tracking spot.