Ces dernières décennies ont été marquées par une croisance majeure de la robotisation. Dans ce contexte, l'utilisation de systèmes multi-robots (SMR) a attiré beaucoup d'attention grâce aux nombreuses possibilités offertes par leur l'utilisation, par exemple pour la recherche et le sauvetage, la surveillance et l'exploration, ou encore le transport et la manipulation d'objets. Les recherches autour des SMR peuvent être décomposées en 7 thématiques principales, parmi lesquelles figurent les aspects de contrôle et de coordination de mouvements. Parmi les problèmes de contrôle de SMR, la navigation en formation représente un sujet aussi intéressant que délicat à résoudre. Le problème consiste à coordonner un groupe de robots pour lui faire atteindre et maintenir une formation définie par un ensemble de contraintes géométriques. Plusieurs stratégies existent dans la littérature pour traiter ce problème : une comparaison des principales approches (stratégies basées comportement, leader-follower, structures virtuelles, fonctions de potentiels artificiels et théorie des graphes) est proposée dans la littérature. A ces stratégies peuvent être ajoutées les approches très populaires d'optimisation qui ont pu profiter des progrès technologiques récents en termes de puissance de calcul. Etablir une étude comparative permettrait non seulement d'évaluer ces différentes approches autour d'un cas d'application précis, mais aussi de mieux comprendre leurs avantages et inconvénients. Dans cette optique, la réalisation d'un benchmark d'approches de navigation en formation est proposée. Le problème et les solutions de commande considérées seront présentés dans une première partie, puis le benchmark sera détaillé et des résultats préliminaires seront donnés.