Objectifs. Pour augmenter l’activité physique populationnelle et réduire les inégalités relatives à l’environnement bâti, on doit identifier le rôle des profils sociodémographiques individuels dans les niveaux d’activité physique et d’exposition aux environnements bâtis favorables au mode de vie actif. Méthodes. Cette étude combine des données d’accélérométrie et de GPS collectées auprès de 820 participants durant 10 à 30 jours entre 2018 et 2020 dans les études INTErventions urbaines, Recherche-Action, Communautés et sanTé (INTERACT) et Réseau Express Métropolitain (REM). Différents modèles de régressions multiniveaux ‒journées nichées dans des individus‒ testent les associations et les interactions entre les profils sociodémographiques, les niveaux d’exposition à des facteurs environnementaux susceptibles de favoriser le mode de vie actif (infrastructures de transports, commerces, densité bâtie et espaces verts) et la proportion journalière de minutes actives. Les résultats sur l’échantillon de l’application EthicaData sont comparés à ceux sur l’appareil SenseDoc. Résultats. Les participants plus âgés, universitaires ou sans emploi ainsi que les femmes sont moins actifs. Les participants plus âgés, non-universitaires, sans emploi ou à haut revenu ainsi que les hommes sont moins exposés à l’environnement bâti favorable à l’activité physique. Discussion. Les niveaux d’activité physique et d’exposition à l’environnement bâti ainsi que les effets de l’exposition environnementale ne varient pas systématiquement en défaveur des groupes désavantagés systémiquement. Des associations sont inattendues entre l’exposition à l’environnement bâti et le mode de vie actif. Les résultats basés sur le GPS sont concordants entre EthicaData et SenseDoc, mais discordants pour ceux basés sur l’accélérométrie. / Aim. To increase population levels of physical activity and reduce inequalities related to built environment, we must identify the role of individual-level sociodemographic profiles in physical activity levels, and in levels of exposure to built environment that may contribute to active living. Method. This study combines accelerometry and GPS data collected among 820 participants during 10 to 30 days between 2018 and 2020 within the INTErventions, Research, and Action in Cities Team (INTERACT) and Reseau Express Metropolitain (REM) studies. Multiple multilevel models ‒days nested within individuals‒ test associations and interactions between socio demographic profiles, levels of exposure to environmental factors susceptible to promote active living (transport infrastructures, shops, built density and green spaces) and the daily proportion of active minutes. Results on the EthicaData application subset are compared to those on the SenseDoc device subset. Results. Participants who are older, have a university profile or are unemployed, along with women, are less active. Participants who are older, don’t have a university profile, are unemployed or have a higher income, along with men, are less exposed to built environment that may contribute to physical activity. Discussion. The levels of physical activity and exposure to built environment, and the effects of environmental exposure on physical activity, do not vary systematically in disfavor of systemically disadvantaged groups. Some associations between exposed built environment and active living are unexpected. Results based on the GPS are consistent between EthicaData and SenseDoc, but inconsistent for those based on accelerometry.