Dans les modèles de marché multi-agents utilisés habituellement, la structure du marché est presque toujours réduite à une équation qui aggrège les décisions des agents de façon synchrone pour mettre à jour le prix de l'action à chaque pas de temps. Sur les marchés réels, ce processus est totalement différent : le prix de l'action émerge d'interactions survenant de manière asynchrone entre les acheteurs et les vendeurs. Dans cet article, nous introduisons un modèle de marché artificiel conçu pour être le plus proche possible de la structure des marchés réels. Ce modèle est basé sur un carnet d'ordres à travers lequel les agents échangent des actions de manière asynchrone. Nous montrons que, sans émettre d'hypothèses particulières sur le comportement des agents, ce modèle exhibe de nombreuses propriétés statistiques des marchés réels. Nous soutenons que la plupart de ces propriétés proviennent de la manière dont les agents interagissent plutôt que de leurs comportements. Ce résutat expérimental est validé et renforcé grâce à l'utilisation de nombreux tests statistiques utilisés par les économistes pour caractériser les propriétés des marchés réels. Nous finissons par quelques perspectives ouvertes par les avantages de l'utilisation de tels modèles pour le développement, le test et la validation d'automates d'investissement. In usual multi-agent stock market models, market structure is mostly reduced to an equation matching supply and demand, which synchronously aggregates agents decisions to update stock price at each time steps. On real markets, the process is however very different: stock price emerges from one-to one asynchronous interactions between buyers and sellers at various time step. In this article, we introduce an artificial stock market model designed to be close to real market structure. The model is based on a centralized orderbook through which agents exchange stocks asynchronously.We show that, without making any strong assumption on agents behaviors, this model exhibits many statistical properties of real stock markets. We argue that most of market features are implied by the exchange process more than by agents behaviors. This experimental result is validated and strengthen using several tests used by economists to characterize real market. We finally put in perspective the advantages of such a realistic model to develop, test and validate behavior of automated trading agents