Des maladies vectorielles émergentes, comme la dengue, aggravent les crises de santé publique dans les mégapoles asiatiques de Bangkok (Thaïlande) et Delhi (Inde). Les liens entre les moustiques et l’environnement urbain ont été documentés mais la compréhension des mobilités humaines, en tant qu’élément primordial de diffusion des virus, reste un objet de recherche d'intérêt général à développer.En l'absence de données institutionnelles adaptées, notre recherche s'est d'abord orientée vers des enquêtes de terrain, puis sur la collecte, le traitement, la comparaison et la critique de données provenant d'acteurs majeurs d'Internet (Twitter, Facebook, Google, Microsoft). Leur potentiel varie selon les zones géographiques, mais elles permettent d'éclairer l'organisation et la structure des villes étudiées. De plus, elles font ressortir les temporalités et les interactions intra-urbaines. Toutefois, il semble encore difficilement envisageable de se passer de connaissances acquises in situ. En utilisant le concept d'espace d'activité, nous proposons une méthode permettant de produire des agendas individuels synthétiques, générés à partir de données Twitter et d'enquêtes de terrains. Il s'agit là d'une première étape dans l'élaboration d'un modèle de mobilité individu-centré à base d'agents. / Emerging vector-borne diseases such as dengue intensify public health crises in the Asian megacities of Bangkok (Thailand) and Delhi (India). The links between mosquitoes and the urban environment are well documented, but our understanding of human movement, as a key element of virus spreading, has yet to be fully explored as a research subject. Given the paucity in adequate or available institutional data, our research first focused on field surveys, and then on the collection, comparison and critique of data collected from major Internet platforms (Twitter, Facebook, Google, Microsoft). Their potential varies from one geographical area to another, still they shed light on the organization and structure of the studied cities. Moreover, they highlight intra-urban interactions and timeframes. However, carrying out such studies without knowledge acquired from the field seems unadapted. Using the concept of activity space, we propose a method to produce individual synthetic agendas, generated from Twitter data and field surveys. This is a first step in the development of an agent-based model of individual mobility.