Academic literature on the topic 'Foules – Simuation par ordinateur'

Les données sur les mouvements de foule sont essentielles pour comprendre et simuler des comportements de foule. Ces données sont toutefois rares en raison des multiples difficultés liées à leur collecte. La réalité virtuelle (RV) a été utilisée pour étudier le comportement individuel dans les foules, généralement en immergeant les utilisateurs dans des foules virtuelles et en capturant leur comportement. Dans cette thèse, nous proposons et évaluons une nouvelle approche établie sur la RV, qui lève les limites des expériences réelles pour l'acquisition de données sur le mouvement des foules. Nous appelons cette approche le paradigme « One-Man-Crowd ». Nous proposons tout d'abord de capturer les mouvements de la foule avec un seul utilisateur. En enregistrant les trajectoires passées et les mouvements du corps de l'utilisateur, et en les affichant sur des personnages virtuels, les utilisateurs construisent progressivement le comportement global de la foule. Nous proposons ensuite un nouveau concept de foule contextuelle qui s'appuie sur la simulation de la foule pour atténuer les biais comportementaux des utilisateurs lors de la procédure de capture. Nous mettons en œuvre deux stratégies différentes, à savoir un processus Replace-Record-Replay (3R) et un processus Replace-Record-Replay-Responsive (4R). Nous évaluons et validons l'approche proposée en reproduisant et en comparant au total cinq expériences de foules réelles. Nos résultats suggèrent que le paradigme One-Man-Crowd offre une approche prometteuse pour l'acquisition de données réalistes sur les mouvements de foule dans des environnements virtuels
Crowd motion data is fundamental for understanding and simulating realistic crowd behaviors. Such data is, however, scarce because of multiple challenges and difficulties involved in its gathering. Virtual Reality (VR) has been leveraged to study individual behavior in crowds, typically by immersing users into simulated virtual crowds and capturing their behavior. In this thesis, we propose and evaluate a novel VR-based approach, lifting the limitations of real-world experiments for the acquisition of crowd motion data. We refer to this approach the One-Man-Crowd paradigm. We first propose to capture crowd motion with a single user. By recording the past trajectories and body movements of the user, and displaying them on virtual characters, the users progressively build the overall crowd behavior by themselves. Then, we propose the new concept of contextual crowds that leverage crowd simulation to mitigate the users' behavioral bias during the capture procedure. We implement two different strategies, namely a Replace-Record-Replay (3R) process and a Replace-Record-Replay-Responsive (4R) process. We evaluate and validate the proposed approach by replicating and comparing with in total five real crowd experiments. Our results suggest that the One-Man-Crowd paradigm offers a promising approach for acquiring realistic crowd motion data in virtual environments

Depuis deux décennies, la compréhension des phénomènes de foules suscite un intérêt grandissant dans les domaines de la réalité virtuelle et de la vision par ordinateur en raison de l'accroissement démographique mondial et de l'urbanisation, mais aussi de la demande en réalisme dans l'industrie de l'infographie. Les mécanismes régissant la navigation d'individus ainsi que leurs interactions sont à l'heure actuelle encore mal compris, et sont le plus souvent modélisés par des lois empiriques inspirées de l'observation qualitative du phénomène de la foule. A l'inverse, les méthodes dîtes “basées données” permettent un apprentissage quantitatif des propriétés d'un phénomène. A partir de vidéos de foules humaines et de modèles régissant leur évolution, on peut chercher à enrichir la simulation comportementale par une calibration optimale des modèles utilisés. Dans cette thèse, nous proposons une approche basée donnée originale pour analyser, simuler et contrôler des mouvements de foules à partir de vidéos ou d'autres données. Pour cela, nous exploitons le formalisme du contrôle optimal et en particulier de l'assimilation variationnelle de données. L'acquisition d'information à partir de vidéos constitue toutefois une opération délicate. Son énergie reste en effet cantonnée à une description Eulérienne sensiblement différente de la description implicitement Lagrangienne, de bas niveau, et adaptée à des objet ponctuels en mouvement que sont les individus. Dans ce document, nous proposons ainsi une écriture originale unifiant ces représentations qui s'appuie sur des graphes. Les bénéfices et limites de la méthodologie retenue sont aussi discutés au travers d'exemples jouets
In the communities of computer graphics and vision the study of human crowds phenomena has raised an increasing interest over the past years. The main reasons stem from a continuous increase in the world population and the associated problems, but also from a search of a good visual realism in computer games or computer-generated images for the movie industry. Yet, most of the navigation mechanisms or collision avoidance strategies among pedestrians are not fully understood, resulting in empirical models inspired by qualitative observations. On the contrary, data- driven methods oppose to this qualitative methods by giving ways to describe quantitatively those phenomena. From crowd videos, it should be possible to enrich the behavioral simulation models through parameterization or calibration. In this thesis, an original approach is proposed to analyze and simulate crowd motions from videos, which exploits the optimal control formalism, and more specifically the variational data assimilation principles. By exploiting some existing physical models describing the dynamics of a crowd flow, and combining this information to the perceived motion in the image, it is shown in this thesis how to extract a high level information on the flow related to a disturbance potential. The information conveyed in this process is by essence Eulerian, and opposes to the Lagrangian nature of pedestrians. To overcome this plurality of representation, a new powerful graph-based representation is introduced. The control of individuals driven by a dynamical method and under external constraints (designed by an animator or acquired from videos) is then studied and discussed

Nous étudions une méthode de simulation de foules pour des environnements virtuels tels que ceux utilisés dans l’industrie du cinéma, le jeu vidéo ou l’art interactif. Selon le contexte dans lequel elles évoluent, les foules adoptent des attitudes différentes : si le plus souvent elles sont ambulantes, elles peuvent également patienter, se montrer hostiles, expressives, spectatrices, voire dans une situation dangereuse, paniquer. Les outils de simulation de foules actuellement disponibles appartiennent à deux catégories. La première d’entre elles utilise une approche macroscopique : elle compare le comportement d’une foule à celui d’un gaz ou d’un fluide en généralisant l’attitude des individus qui la composent sur la base des formules issues de la mécanique des fluides. Là où l’approche macroscopique ignorait tous des contraintes liées au comportement individuel, l’approche microscopique en se concentrant sur l’individu néglige, elle, une partie du phénomène de foule. L’idée principale de notre étude repose en effet sur le principe qu’une fois immergé dans une foule, un individu adopte un comportement totalement différent. Cette théorie repose sur les nombreux constats effectués en psychologie sociale ; lesquels concluent qu’un individu adapte son comportement aux normes de la foule. Le modèle que nous proposons, le Scale Based Model, se fonde sur un concept d’échelle où chaque échelon représente un ensemble spécifique de normes comportementales selon lesquelles le comportement de chaque individu peut se conformer. Cette approche, nouvelle, permet d’obtenir des foules, un comportement plus proche de la réalité, directement utilisable dans la création artistique
We are studying a way to simulate crowds for virtual environments such as used in the cinema, video games or any interactive numeric art. Depending on the context it is evolving with, crowd will adopt different behaviors: most of the time, they are simply ambulant, but they can be waiting or show hostility or violence, be expressive or spectating, or in an emergency situation, get into panic and flee. Main tools for the crowd simulation belong to two model categories. The first one use a macroscopic approach: matching the behavior of a crowd with a fluid or a gas it generalizes the attitude of its individual members on the basis of formulas from fluid mechanics. While the macroscopic approach ignores any of the constraint linked to individual’s behavior, the microscopic approach, working exclusively upon individuals, neglect a part of the crowd phenomenon. The main idea of our study lay on the principle that once immersed in a crowd, an individual behavior will become totally different from the one he had while isolated from it. This theory hold upon observations and assumptions made by social and crowd psychology studies, they conclude that an individual adapt its behavior to the norms and rules of the rules he belongs to. The model we are suggesting, the Scale Based Model, is using a scale concept where each different scale corresponds to a specific set of social-behavioral norms that are used to adapt the behavior of each individual. This whole new approach allows crowds with a way more realistic behavior that can be used into interactive arts

Peu de modèles et de simulations qui décrivent les comportements de foule en situations de conflit impliquant des forces de l’ordre et des armes non-létales (NLW) existent. Ce mémoire présente des modèles d’agents de la foule et des forces de l’ordre ainsi que des NLWs dans des situations de conflit. Des groupes ainsi que leurs interactions et actions collectives sont explicitement modélisés, ce qui repousse les approches de simulation de foule existantes. Les agents sont caractérisés par des profils d’appréciation de l’agressivité et ils peuvent changer leurs comportements en relation avec la Théorie de l’identité sociale. Un logiciel a été développé et les modèles ont été calibrés avec des scénarios réalistes. Il a démontré la faisabilité technique de modèles sociaux aussi complexes pour des foules de centaines d’agents, en plus de générer des données pour évaluer l’efficacité des techniques d’intervention.
Few models and simulations that describe crowd behaviour in conflict situations involving control forces and non-lethal weapons (NLW) exist. This thesis presents models for crowd agents, control forces, and NLWs in crowd control situations. Groups as well as their interactions and collective actions are explicitly modelled, which pushes further currently existing crowd simulation approaches. Agents are characterized by appreciation of aggressiveness profiles and they can change their behaviours in relation with the Social Identity theory. A software application was developed and the models were calibrated with realistic scenarios. It demonstrated the technical feasibility of such complex social models for crowds of hundreds of agents, as well generating data to assess the efficiency of intervention techniques.

Cette thèse propose un modèle organisationnel et holonique de l'environnement pour la simulation des déplacements de piétons dans des bâtiments. Une foule de piétons peut être considérée comme un système composé d'un grand nombre d'entités en interaction, dont la dynamique globale ne peut se réduire à la somme des comportements de ses composants. La simulation multiniveau fondée sur les modèles multiagents holoniques constitue une approche permettant d'analyser la dynamique de tels systèmes. Elle autorise leur analyse en considérant plusieurs niveaux d'observation (microscopique, mésoscopique et macroscopique) et prend en compte les ressources de calcul disponibles. Dans ces systèmes, l'environnement est considéré comme l'une des parties essentielles. La dynamique des piétons composant la foule est alors clairement distinguée de celle de l'environnement dans lequel ils se déplacent. Un modèle organisationnel décrivant la structure et la dynamique de l'environnement est proposé. L'environnement est structurellement décomposé en zones, sous-zones, etc. Les organisations et les rôles de cet environnement sont projetés dans une société d'agents ayant en charge de simuler la dynamique de l'environnement et les différentes missions qui lui sont classiquement assignées dans les systèmes multiagents. Ce modèle précise également les règles de passage entre deux niveaux d'observation. Ainsi, chaque agent appartenant au modèle de l'environnement tente d'utiliser une approximation des comportements de ses sous-zones afin de limiter la consommation de ressources durant la simulation. La qualité de l'approximation entre ces deux niveaux d'observation est évaluée avec des indicateurs énergétiques. Ils permettent de déterminer si l'agent approxime correctement les comportements des agents associés aux sous-zones. En sus du modèle organisationnel et holonique proposé, nous présentons un modèle concret de la simulation de voyageurs dans un terminal d'aéroport. Ce modèle concret est implanté sur les plateformes JaSIM et Janus.

Les foules sont de plus en plus présentes dans les médias grands publics, comme le cinéma ou les jeux vidéo. Elles permettent de renforcer l'immersion du sujet dans l'environnement qui lui est présenté. Or, la création de mouvement de foule est la plus part du temps basé sur des modèles dures à prendre en main et qui n'offrent pas un contrôle direct sur le mouvement de foule que l'on souhaite créer. Dans cette thèse nous proposons des contributions sous forme de méthodes pour concevoir des mouvements de foules par le biais d'outils interactifs et intuitifs. Dans un premier temps, nous présentons une méthode interactive permettant de concevoir des foules en les déformant comme de l'argile. L'utilisateur peut tirer, compresser et torde la forme global de des foules pour leurs donner la forme qu'il ou elle souhaite. Les personnages qui composent la foule s'adaptent automatiquement à la nouvelle forme imposée par l'utilisateur. Dans un second temps, nous présentons une méthode permettant de peindre les mouvements et la densité de la foule pour la créer. Nous offrons la possibilité à l'utilisateur de créer des foules en peignant une carte de densité en niveau de gris, et une carte de mouvement via des dégradés. Ses cartes de couleurs sont utilisées par notre système pour le transformer en un mouvement de foule, via un algorithme itératif cherchant à optimiser les différentes valeurs des cartes de couleurs. Les foules obtenues par ces méthodes peuvent occupées un espace très large, et sont animées indéfiniment. Contrairement aux méthodes classiques de création de foules qui se basent sur l'ajustement de paramètres de modèles, nos méthodes permettent de concevoir les mouvements de foules en se basant sur des caractéristiques plus hauts niveaux de la foule, comme sa forme globale, ses mouvements internes ou sa densité. Ce qui offre la possibilité de créer du contenu de foule animée de manière simple, rapide et intuitif
Crowds are increasingly present in audio-visual media, such as movies or video games. They help to strengthen the immersion of the subject in the virtual environment. However, creating crowds is most of the time based on models hard to master and which do not offer a direct control on the motion that you want to create. In this thesis we propose contributions for designing crowd motions through interactive and intuitive tools. Firstly, we present an interactive method for designing the crowds by distorting it like clay. The user can stretch, compress and twist the overall shape of the crowd to give it the shape he or she wishes. The inner characters of the crowd automatically adapt to the new shape imposed by the user. Secondly, we present a method to paint the motion and the density of the crowd to create it. We offer the opportunity to the user to create crowds by painting a grayscale density map and a motion map by gradients. Its colored maps are transformed by our system to crowds, thanks to our iterative algorithm seeking to optimize the different values of colored maps. Crowds obtained by these methods can occupy a very large space and are animated indefinitely. Unlike conventional methods of creating crowds, that are based on the adjustment of model parameters, our methods allow to design crowd motions based on higher level features of the crowd, as its overall shape, its internal movement or density. This offers the possibility to simply, quickly and intuitively create animated crowd contents

Que ce soit dans une rue commerçante, un supermarché ou un aéroport, les phénomènes de foule sont incontournables et nous affecte au quotidien. Elle constitue un système complexe dont la dynamique collective, résultant des interactions individuelles, est difficile à appréhender et a toujours intrigué les scientifiques de différents domaines. Grâce au progrès technologique, il est aujourd'hui possible de modéliser les mouvements de foule et de les reproduire en simulation. Les simulations de mouvement de foule permettent aux chercheurs de plusieurs disciplines, comme les sciences sociales ou la biomécanique, de mieux étudier et comprendre les mouvements des piétons et leurs interactions. Quant aux sciences de la sécurité et du transport, ils y voient des applications concrètes comme le développement de modèles de foule capables de simuler l'évacuation d'un lieu public de moyenne ou de forte affluence, afin que les futures constructions ou aménagements publics puissent offrir une qualité de sécurité et de service optimale pour les usagers. Dans le cadre de cette thèse, nous avons travaillé sur le perfectionnement du modèle discret proposé et développé par l'équipe dynamique du laboratoire Navier. Dans ce modèle, les actions et les décisions de chaque piéton sont traitées individuellement. Trois aspects du modèle ont été traités dans cette thèse. Le premier concerne la navigation des piétons vers leurs destinations. Dans notre modèle, un piéton est représenté par une particule ayant une direction et une allure souhaitées. Cette direction est obtenue par la résolution d'une équation eikonale. La solution de cette équation permet d'obtenir un champ de vitesses qui attribue à chaque piéton, en fonction de sa position, une direction vers sa destination. La résolution de l'équation une fois ou à une période quelconque donne la stratégie du chemin le plus court ou le plus rapide respectivement. Les effets des deux stratégies sur la dynamique collective de la foule sont comparés. Le deuxième consiste à gérer le comportement des piétons. Après avoir choisi son chemin, un piéton doit interagir avec l'environnement (obstacles, topologie, ...) et les autres piétons. Nous avons réussi à intégrer trois types de comportement dans notre modèle: (i) la poussée en utilisant une approche originale, basée sur la théorie des collisions des corps rigides dans un cadre thermodynamique rigoureux, (ii) le passage agressif (forcer son chemin) modélisé par une force sociale répulsive et (iii) l'évitement ``normal'' en adoptant une approche cognitive basée sur deux heuristiques. Les performances des trois méthodes ont été comparées pour plusieurs critères. Le dernier aspect concerne la validation et la vérification du modèle. Nous avons réalisé une étude de sensibilité et validé le modèle qualitativement et quantitativement. À l'aide d'un plan d'expérience numérique nous avons réussi à identifier les paramètres d'entrée ayant les effets principaux sur les résultats du modèle. De plus, nous avons trouvé les différentes interactions entre ces paramètres. En ce qui concerne la validation qualitative, nous avons réussi à reproduire plusieurs phénomènes d'auto-organisation. Enfin, nous avons testé la capacité de notre modèle à reproduire des résultats expérimentaux issus de la littérature. Nous avons choisi le cas du goulot d'étranglement. Les résultats du modèle et ceux de l'expérience ont été comparés. Ce modèle de foule a également été appliqué à l'acheminement des piétons dans la gare de Noisy-Champs. L'objectif de cette application est d'estimer le temps de stationnement des trains dans la gare
Crowds are present almost everywhere and affect several aspects of our lives. They are considered to be on of the most complex systems whose dynamics, resulting from individual interactions and giving rise to fascinating phenomena, is very difficult to understand and have always intrigued experts from various domains. The technological advancement, especially in computer performance, has allowed to model and simulate pedestrian movement. Research from different disciplines, such as social sciences and bio-mechanics, who are interested in studying crowd movement and pedestrian interactions were able to better examine and understand the dynamics of the crowd. Professionals from architects and transport planners to fire engineers and security advisors are also interested in crowd models that would help them to optimize the design and operation of a facility. In this thesis, we have worked on the imporvement of a discrete crowd model developed by the researchers from the dynamics group in Navier laboratory. In this model, the actions and decisions taken by each individual are treated. In its previous version, the model was used to simulate urgent evacuations. Three main aspects of the model were addressed in this thesis. The first one concerns pedestrian navigation towards a final destination. In our model, a pedestrian is represented by a disk having a willingness to head to a certain destination with a desired direction and a desired speed. A desired direction is attributed to each pedestrian, depending on his position from the exit, from a floor field that is obtained by solving the eikonal equation. Solving this equation a single time at the beginning of the simulation or several times at during the simulation allows us to obtain the shortest path or the fastest path strategy respectively. The influence of the two strategies on the collective dynamics of the crowds is compared. The second one consists of managing pedestrian-pedestrian interactions. After having chosen his/her direction according to one of the available strategies, a pedestrian is bound to interact with other pedestrians present on the chosen path. We have integrated three pedestrian behaviors in our model: (i) pushing by using an original approach based on the theory of rigid body collisions in a rigorous thermodynamics context, (ii) forcing one's way by introducing a social repulsive force and (iii) "normal" avoidance by using a cognitive approach based on two heuristics. The three methods are compared for different criteria. The last aspect is the validation and verification of the model. We have performed a sensibility study and validated the model qualitatively and quantitatively. Using a numerical experimental plan, we identified the input parameters that are the most statistically significant and estimated the effects of their interactions. Concerning qualitative validation, we showed that our model is able to reproduce several self-organization phenomena such as lane formation. Finally, our model was validated quantitatively for the case of a bottleneck. The experimental results are very close to the ones obtained from simulations. The model was also applied to pedestrian movement in the Noisy-Champs train station. The objective of the study was to estimate the train dwell time. The simulation results were similar to the observations

La réalité virtuelle (RV) est devenu un outil de plus en plus utilisé afin d'étudier le comportement humain. En effet, son utilisation permet d'avoir un contrôle absolu sur les conditions expérimentales et de reproduire le même stimulus pour tous les participants. Dans cette thèse, nous utilisons la RV pour étudier le comportement piétons dans les foules afin par la suite d'améliorer les simulateurs de foules. En particulier nous nous intéressons à l'analyse couplée de la marche et du regard pour pouvoir comprendre et modéliser le voisinage d'interaction lors de la navigation. Dans nos premiers travaux, nous nous avons évalué l'impact de la RV sur l'activité du regard lors d’une interaction entre deux piétons, dans une étude où les participants réalisaient une tâche d'évitement de collision dans un environnement réel et virtuel. Par la suite nous nous sommes intéressés à une situation plus complexe qui est la navigation dans une rue peuplée. Nous avons de nouveau évalué l'impact de la RV sur l'activité du regard, puis nous nous sommes intéressé à l'impact de la densité de la foule sur cette activité. Finalement, dans une troisième étude nous avons simulé, en utilisant un rendu haptique, les collisions se produisant lors de la navigation dans une foule dense, et nous avons évalué l'influence de tel rendu sur la navigation des participants. En conclusion, nos résultats montrent que la réalité virtuelle est un outil pertinent pour l'étude du comportement des piétons dans les foules. En particulier, avec les récentes innovations technologiques, cet outil est adapté à l'étude de l'activité du regard, qui a d’ailleurs été peu explorée jusqu'à présent pour ce type de situation
Virtual Reality (VR) has become more and more used as a tool to study human behaviour. Indeed, its use provides absolute control over experimental conditions and can reproduce the same stimulus for all participants. In this thesis, we use VR to investigate pedestrian behaviour in crowds in order to subsequently improve crowd simulators. In particular we are interested in a coupled analysis of locomotion and gaze in order to understand and model the interaction neighbourhood during navigation. In our first work, we evaluated the impact of VR on gaze activity during an interaction between two pedestrians, in a study where participants performed a collision avoidance task in a real and virtual environment. We then studied a more complex situation which is the navigation in a crowded street. We again evaluated the impact of VR on gaze activity and then explored the impact of crowd density on this activity. Finally, in a third study we simulated the collisions that occur when navigating in a dense crowd using haptic rendering, and evaluated the influence of such rendering on participants' locomotion. In conclusion, our results show that VR is a relevant tool to study pedestrian behaviour in crowds. In particular, with recent technological innovations, this tool is appropriate for the study of gaze activity, which to date has been little explored for this kind of situation

Le réalisme d'une application traitant de l'animation comportementale de foules est fondé d'une part sur le rendu graphique des scènes produites par l'application, mais aussi sur le réalisme du comportement lui-même. C'est ce dernier point qui est notre objet d'étude. Le réalisme du comportement d'une foule est avant tout global (réalisme macroscopique) : elle doit avoir des propriétés statistiques (densité, dispersion, vitesse moyenne,...) proches de celles d'une foule réelle. Il est aussi local (réalisme microscopique), c'est-à-dire que les agents ou groupes d'agents doivent idéalement avoir des comportements proches de ceux des humains ou groupes humains pris pour référence, tout au moins dans le domaine d'application restreint considéré. L'objet de cette thèse est de proposer un modèle générique pour effectuer des simulations comportementales de foules, pour pouvoir satisfaire simultanément les deux types de réalisme macroscopique et microscopique et rendre compte de la plupart des types de foules (foules homogènes, groupes, collection d'agents). Pour ce faire, nous avons dégagé quelques principes simples et peu coûteux en ressources. Nous introduirons la notion de contexte (global, localisé, et propagateur). Les contextes globaux et localisés appliqués à un groupe d'agents tendent à leur donner un même comportement et constituent ainsi un moyen de contrôle global de ces acteurs (réalisme macroscopique). Le contexte propagateur donne un moyen de propagation d'informations entre les agents de la foule (communication). Les agents eux-mêmes sont dotés de tendances qui, en les différenciant dans un même contexte, leur donne une variété de comportements qui concourt au réalisme microscopique.

La simulation réaliste de foule est un problème ouvert et difficile à cause de la multitude d'informations qui sont prises en compte par un humain pour déterminer sa trajectoire de marche. Dans cette thèse nous cherchons à modéliser puis à simuler de manière aussi réaliste que possible les interactions de suivis entre individus se déplaçant dans les foules. Nous proposons une approche en trois grandes étapes. Dans un premier temps, nous constituons une base de données cinématiques pour observer le comportement de suivi lors du déplacement de groupes de piétons à partir d'un procédé expérimental original utilisant la technologie de capture de mouvements optoélectronique. Le traitement des données acquises requiert le développement d'une méthode spécifique de reconstruction des données brutes. La base de données ainsi obtenue représente le premier résultat de notre travail. Dans un deuxième temps, nous proposons une analyse détaillée de ces données. Nous mettons en évidence d'une part, la nature des interactions locales entre les sujets, et d'autre part les phénomènes globaux qui émergent de la combinaison de ces interactions dont en particulier la formation de vague de vitesses qui se propagent. Cette analyse constitue notre deuxième résultat majeur et conduit à notre troisième et dernier résultat : un modèle numérique d'interaction locale de suivi que nous calibrons sur les données expérimentales acquises. Les résultats de simulation sont finalement évalués quant à leur capacité à reproduire les phénomènes macroscopiques observés et analysés. Enfin, nous montrons des cas d'usage pratique de notre modèle
Realistic crowd simulation is an open and challenging problem due to the high quantity of information that is taken into account by a human to determine his walking trajectory. In this thesis, we aim at modeling and simulating the following interactions between individuals moving in crowds. We propose an approach in three major steps. Firstly, we build up a kinematic database to observe following behaviors during pedestrian groups movement from an original experimental process using motion capture. Acquired data treatment requires to develop a specific reconstruction method of the raw data. The obtained database is our first result. Secondly, we propose a detailed analysis of these data. We highlight both the nature of the local interactions between participants and the global patterns that emerge from the combination of these interactions, in particular, the formation of propagating speed waves. This analysis is our second major result and leads up to our third and last result : a numerical model of following behavior between pedestrians calibrated on our experimental data. Simulation results are evaluated on their capacity to reproduce the macroscopic patterns we have observed and analyzed. We finally show different applications of our model