La modélisation de la dynamique des piétons, des cyclistes et des conducteurs de véhicules est d'un grand intérêt théorique et pratique. Au cours des deux dernières décennies, la Recherche dans un large éventail de domaines tels que l'infographie, la physique, la robotique, les sciences sociales, la sécurité et les systèmes de formation a créé des simulations impliquant des individus de type hétérogènes. Deux grands types de simulation d'individus dans un univers virtuel peuvent généralement être distingués selon qu'elles cherchent à atteindre : un haut niveau de réalisme de comportement (simulation pour la sécurité ou les sciences sociales) ou une visualisation de haute qualité (productions de films, de jeux vidéos, d'outils de réalité virtuelle). Dans la première catégorie, les résultats de simulation sont généralement cohérents avec les observations réalisées sur la population réelle et peuvent servir de base à des études théoriques pour l'évaluation et la prévision du comportement des individus. Dans la seconde catégorie, les modèles de comportement ne sont pas la priorité et ne correspondent pas quantitativement au monde réel. Cependant, les individus sont des personnages en 3D entièrement animés et les utilisateurs de l'application peuvent avoir un degré élevé d'interaction avec les éléments de la simulation. Les recherches et les applications récentes tendent à unifier ces deux domaines, en particulier dans le domaine des systèmes de formation où les deux aspects sont nécessaires pour une formation efficace. Dans ce cadre, les systèmes multiagents sont utilisés pour modéliser les populations d'individus. Ils forment un paradigme prometteur pour la conception de logiciels complexes. En effet, ce paradigme propose de nouvelles stratégies pour analyser, concevoir et implémenter de tels systèmes. Les systèmes multiagents sont considérés comme des sociétés composées d'entités autonomes et indépendantes, appelées agents, qui interagissent en vue de résoudre un problème ou de réaliser collectivement une tâche. Les systèmes multiagents peuvent être considérés comme un outil viable pour la modélisation et la simulation de systèmes complexes, et notamment les systèmes de simulation d'individus dans un univers virtuel. Nous proposons un métamodèle organisationnel et holonique permettant de modéliser ces systèmes multiagents. L'approche organisationnelle permet de décomposer le système en unités comportementales appelées rôles. L'approche holonique permet de composer le système en un ensemble d'agents, eux-mêmes, pouvant être décomposés en un ensemble d'agents, et ainsi de suite. Ce métamodèle est utilisé comme la base de notre processus méthodologique, appelé ASPECS, qui guide les scientifiques et les experts d'un domaine dans la modélisation et la construction d'un modèle d'un SMA représentant un système complexe. Sur la base du métamodèle organisationnel et holonique, nous proposons des modèles d'environnement et de groupes d'individus constituant un système de grande échelle spatiale et avec une large population d'individus. Ces modèles sont utilisés pour la simulation d'individus et de foules dans des univers virtuels. L'une des particularités intéressantes de nos modèles est leur conception multiniveau. Nous proposons des modèles de décomposition hiérarchique dynamique pour l'environnement et pour la population. Durant le processus de simulation, il devient alors possible de sélectionner les niveaux permettant d'atteindre le meilleur compromis entre la qualité des résultats produits par la simulation et les performances de calculs pour obtenir ces résultats. Les modèles présentés dans ce mémoire ont été appliqués à la simulation de foule et de trafic dans le cadre de contrats de recherche dont certains sont abordés dans ce document : simulation du réseau urbain de bus de Belfort, simulation de foules dans un centre ville de Belfort, simulation du covoiturage dans les Flandres.