Nos travaux de thèse portent sur la modélisation et la simulation à base d'agents de systèmes complexes, appliquées au phénomène de propagation de la Schistosomose. Plus particulièrement, nous nous sommes intéressés aux aspects spatiaux et sociaux de la propagation de cette maladie, en utilisant une approche de couplage de modèles à base d'agents. En effet, nous avons initialement étudié la modélisation mathématique de la Schistosomose et la complexité du phénomène de sa propagation. Ce qui nous a permis d'identifier deux dynamiques épidémiologiques (dynamiques spatiale et sociale) sous-jacentes à la propagation de la Schistosomose pour lesquelles, les modèles mathématiques présentent des limites. Cette problématique nous a poussés à étudier isolément ces deux dynamiques et à proposer un modèle multi-agents pour chacune d'elles. Ces deux modèles à base d'agents, représentant deux dynamiques complémentaires d'un même système, ont été implémentés selon des formalismes et des plateformes différentes : un modèle dans GAMA, une plateforme de simulation à base d'agents ; et un autre dans JASON, une plateforme de programmation d'agents BDI (Belief, Desire, Intention). Le modèle GAMA implémente l'aspect comportemental (pour la dynamique spatiale) qui se penche sur la réactivité des individus face à l'environnement physique et le suivi de l'infection. Le modèle JASON implémente l'aspect décisionnel (pour la dynamique sociale) qui introduit la dimension cognitive et mentale des individus en assurant leur capacité de décision et de sélection qui sont déterminées par leur environnement social, culturel, économique, etc. Pour assurer la composition des deux modèles, nous avons proposé une solution de couplage (par Co-simulations) des deux plateformes GAMA et JASON. Nous avons finalement expérimenté le modèle avec un cas de dynamique de propagation de la maladie à Niamey (au Niger) pour lequel les données étaient accessibles. / Our thesis work focuses on agent-based modeling and simulation of complex systems, applied to the spread of schistosomiasis. Specially, we were interested in the spatial and social aspects of the spread of the disease, using an agent-based coupling approach of models.Indeed, we initially studied the mathematical modeling of schistosomiasis and the complexity of its propagation, which allowed us to identify two epidemiological dynamics (spatial and social dynamics) underlying the spread of schistosomiasis for which mathematical models have limits. This problematic led us to study separately these two dynamics and propose an agent-based model for each. These two agent-based models, representing two complementary dynamics of a system, were implemented according different formalisms and different platforms: one model on GAMA (an agent-based simulation platform); and another on JASON (a programming platform of BDI agents). The GAMA model implements the behavioral aspect (for the spatial dynamic) that focuses on individuals reactivity with regards to the physical environment, and the monitoring of the infection. The JASON model implements the decisional aspect (for the social dynamic) that introduces the cognitive and mental dimension of individuals, ensuring their decision and selection capacities which are determined by their social, cultural and economic environment. To ensure the composition of the two models, we proposed an agent-based coupling solution (co-simulation) of the two platforms (GAMA and JASON). We finally experienced the model with a case of dynamic spread of the disease in Niamey (Niger) for which data were available.