Dans le dernier siècle, le transport et en particulier l'utilisation des voitures privées a émergé comme une des sources principales d'émission de CO2 (deuxième derrière la production d'énergie). Plusieurs villes dans le monde ont mis en place des stratégies pour faire face à ce phénomène afin de limiter les impacts environnementaux néfastes. Certaines stratégies n'ont pas pu atteindre leur objectif, voire ils ont eu des réactions négatives auprès des individus. Le but de cette thèse de doctorat consiste à proposer une méthodologie et une plateforme pour la modélisation et la simulation du système de mobilité. Cette plateforme sera ensuite utilisée pour implémenter des scénarios d'occupation de sol et de transport dans un monde virtuel pour étudier leur impact sur le comportement humain en termes de mobilité. Pour la modélisation de la dynamique des déplacements évoqués par la mobilité locale, nous proposons une méthode hybride (automates cellulaires et systèmes multi-agents) permettant de traiter des données complexes tout en les intégrant au sein de différentes échelles spatio-temporelles. / In the last century, transport and in particular the use of private cars has emerged as a major source of CO2 emissions (second behinf energy production). Several cities in the world have put in place strategies to deal with this problem and to reduce its adverse enviromental impacts. Some strategies could not achieve their objectives, and had negative reactions from individuals. The ail of this PhD thesis is to propose a methodology and a platform for modelling and simulating people mobility systems. The developed plat form is, then, used to implement land use and transportation scenarios and strategies in a virtual world to study their impact on human behavior in terms of mobility. To develop this platform, we propose a hybrid model, combining cellular automata and multi-agent systems, capable of handling the complexity of the mobility system able to present it at various spatial ans temporal scales.