Cette thèse a été réalisée en collaboration et cofinancement impliquant le LSI du CEA/LIST et le LBMC de l'IFSTTAR. L'objectif de thèse était d'étudier et de développer une méthode pour simuler les mouvements d'un mannequin virtuel (MV) dans un environnement encombré en s'appuyant sur des connaissances a priori. L'étude présente, dans un premier temps, des expériences de capture de mouvement (MoCap). Les données enregistrées ont été analysées afin de définir quelques principes sur les mouvements humains dans des environnements encombrés. Nous proposons ensuite un critère général d'équilibre et une marge de stabilité, sur la base d'un modèle simplifié du MV. Puis, nous présentons un framework hiérarchique pouvant générer et simuler des mouvements dynamiques du MV dans un environnement encombré en trois étapes : une trajectoire globale du centre de masse (CoM) est générée au niveau global afin d'assurer l'équilibre du MV durant son mouvement; puis au niveau local, les trajectoires des organes terminaux (OT, i.e. pieds, mains) et les postures sont générées localement sous des contraintes cinématiques et d'évitement de collisions; enfin au niveau de l'exécution, les trajectoires (CoM et OTs) et les postures sont utilisées comme références dans un contrôleur dynamique associé au MV. Enfin, ce framework est mis en œuvre dans un scenario d'entrée dans un véhicule pour évaluer ses performances et proposer des améliorations futures