Depuis plusieurs années, la simulation de mouvements d'humains virtuels est devenue un enjeu important pour de nombreux domaines. Comprendre le fonctionnement du mouvement humain et le simuler intéresse des disciplines variées, telles que l'animation par ordinateur, la robotique, la biomécanique, etc. Dans le cas de l'animation d'humains virtuels, le but est d'utiliser ces connaissances pour créer des humanoïdes aussi réalistes que possible. De nombreux travaux ont été déjà été réalisés, permettant désormais de gérer de nombreuses tâches avec des mouvements fidèles à ce qu'un humain aurait réalisé. L'une des contraintes importante du réalisme du mouvement humain est le respect des lois de la dynamique. Tout humain est soumis à ces lois inviolables, faisant partie des lois de la physique. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'étude et la modélisation simplifiée de la dynamique du mouvement humain afin d'atteindre des performances compatibles avec des applications interactives. Le travail proposé se décompose donc en trois parties : analyser le comportement de l'être humain face à certaines contraintes dynamiques, évaluer la capacité d'un utilisateur à percevoir les subtilités gestuelles induites par ces contraintes et proposer une nouvelle méthode d'animation d'humains virtuels tirant le meilleur profit de ces connaissances. Dans le cadre de cette thèse, nous nous sommes donc tout d'abord penchés sur l'étude de la mesure d'équilibre dynamique du mouvement humain. Différents critères de mesure de l'équilibre et du déséquilibre du mouvement humain existent depuis des années en biomécanique et robotique. Dans le but d'évaluer l'efficacité de ces critères, nous avons réalisé une étude portant sur différent types de mouvements pour catégoriser le domaine d'utilisation optimal de chaque critère. Cependant, si la dynamique joue un rôle crucial dans le réalisme du mouvement, peu de travaux traitent de la perception des propriétés dynamiques. Dans le but de définir un seuil de perception, nous avons étudié la capacité des utilisateurs à détecter la masse d'un objet porté par un humain réel (vidéo) ou virtuel (animation). Il sort de l'étude réalisée qu'une faible différence de charge portée par un humain n'est pas perçue. Cependant, nous ne notons pas différence de précision si la séquence provient d'une vidéo ou d'une animation en images de synthèse. Ainsi, malgré le fait que des informations soient perdues lors du processus de capture de mouvements et de synthèse, les éléments liés à la dynamique du mouvement sont préservées et perçus par l'utilisateur. Au vu de l'imprécision avec laquelle un utilisateur perçoit les adaptations gestuelles dues à des contraintes dynamiques, nous avons proposé un modèle simplifié d'adaptation du mouvement en réponse à de nouvelles contraintes dynamiques. Lorsqu'un humain virtuel est soumis à des perturbations non présentes dans le mouvement d'origine, la méthode traite séparément l'adaptation posturale et temporelle du mouvement, entraînant une légère imprécision au profit d'une amélioration considérable du temps de calcul. Le mouvement obtenu est davantage adapté aux contraintes dynamiques que ne l'était celui d'origine, à moindre coût de calcul.