Pour répondre au besoin de 14 millions de personnes, dont près de 10% vit en situation de perte d'autonomie ou de grande dépendance, notre société va devoir trouver rapidement des solutions de prise en charge. La télémédecine, et plus particulièrement la télésurveillance médicale à domicile, constitue aujourd'hui une solution pour pallier le manque de professionnels de santé face au fort accroissement de la population âgée en Europe. Dans ce contexte, nous nous intéressons au HIS -« Habitat intelligent pour la Santé ». Le travail de la thèse a été de développer un outil informatique de simulation des activités (déplacements) d'une personne suivie à l'intérieur d'un HIS. La création d'un simulateur est vue comme un moyen d'améliorer les performances et la qualité de service de la télésurveillance à domicile. Nous avons testé plusieurs méthodes de simulations (réseaux de neurones artificiel, chaines de Markov, urnes de Polya) et retenu les chaines de Markov cachées (HMM). Le simulateur a été implémenté en MATLAB à partir de la modélisation de données réelles provenant d'HIS occupés par des personnes âgées, dont certaines vivent seules. La validation des données produites par le simulateur a été effectuée par mesure de corrélation surfacique entre les données réelles et les données simulées. Ce travail ouvre la voie à la production de données d'activités simulées suivant un profil type de patient, sans passer par de longues et couteuses expérimentations de terrain. / Our societies will have to meet rapidly the needs of 14 million people who often live in situations of loss of autonomy or dependence with quick solutions supported. Telemedicine, and especially the home telemonitoring, is now a solution to alleviate the shortage of health professionals confronted to the great increase in population in Europe. In this context, we investigated the HIS "Smart Habitat for Health". The work of this thesis was to develop a digital simulator of activities (displacements) of a person followed within a HIS. The creation of a simulator is seen as a solution to improve performance and quality of service of home telemonitoring. We tested several methods of simulation (artificial neural networks, Markov chains, Polya urns) and retained the hidden Markov (HMM). This simulator was implemented under MATLAB, after the modeling of data collected in HIS occupied by elderly people, some living alone. Validation of data generated by the simulator was performed by measuring surface correlation between real and simulated data. This work paves the way for production activity data simulated according to a profile type of patient, without going through lengthy and costly field experiments.