Cette thèse a été eectuée sur la simulation de foule. La simulation de foule consiste à créer des foules virtuelles qui agissent visuellement ou quantitativement comme une vraie (Par exemple, les foules présentes dans les jeux vidéo). Des algorithmes contrôlant les foules virtuelles sont conçus pour reproduire le comportement des foules réelles. Il y a deux familles d'algorithmes pour la simulation de foule. Les algorithmes macroscopiques qui considèrent la foule comme une unique entité et reproduisent son comportement en la modélisant comme un uide, qui se répand dans un bâtiment ou une rue, par exemple. A l'inverse, les algorithmes microscopiques considèrent chaque individu formant la foule et s'appliquent à reproduire leurs comportements et leurs interactions. Ainsi, en simulant un grand nombre de ces individus interagissant entre eux, ils forment une foule virtuelle dont le comportement dépend de celui des individus, de la même manière que le comportement d'une vraie foule dépend des êtres humains la formant. Afin de reproduire les comportements des individus, on a besoin d'une bonne compréhension des comportements et des interactions entre les êtres humains : Comment est-ce que la position et le mouvement, des personnes autour de nous, influencent notre propre mouvement ? Le travail effectué durant cette thèse c'est focalisé sur l'étude et la modélisation de ces interactions afin d'améliorer le réalisme des simulations microscopiques.