Il existe aujourd’hui une multitude de modèles pour les mouvements des foules, prenant en compte une large palette de comportements humains. Le besoin applicatif d’outils de simulation variés est de plus en plus présent dans le cadre de l’organisation de grands évènements à l’approche des Jeux Olympiques de 2024.

L’objectif de la thèse est d’étudier le couplage de modèles existants pour tirer parti des avantages de chaque approche. Un grand nombre de modèles ont été proposés ces 20 dernières années, de types microscopiques (ou lagrangiens, basés sur un suivi des individus) ou macroscopiques (ou eulériens, où la foule est représentée par un champ de densité).

Lorsque l’on s’intéresse au mouvement de foules importantes dans un bâtiment ou un domaine extérieur complexe, le niveau de description optimal peut varier selon la zone.

Un premier axe de cette thèse porte sur l’analyse et l’implémentation de stratégies de couplages de modèles entre deux zones pour des modèles à une dimension. Dans un second temps, le couplage est étudié pour un modèle microscopique de dimension deux. Enfin, nous proposons un nouveau modèle macroscopique écrit par une approche numérique de la modélisation, basée sur un effet d’inhibition des individus.