Les travaux conduits dans le cadre de cette thèse ont pour but d'étendre le champ de validité des simulations de trafic en milieu urbain et péri-urbain, avec notamment une meilleure prise en compte du contexte de conduite, de l'hétérogénéité des véhicules (deux-roues motorisés, véhicule léger, poids lourd, etc.) et des comportements des conducteurs en termes d'occupation de l'espace au sol. Le but est de produire en simulation des comportements observés en situation réelle tels que les phénomènes de faufilement (deux-roues, véhicules d'urgence, cas des intersections). Nous abordons, la simulation du trafic routier en considérant une approche comportementale fondée sur les systèmes multi-agents. Des travaux précédents ont proposé des solutions non génériques, notamment pour le cas particulier des deux-roues motorisés. Nous proposons un nouveau modèle d'agent permettant de mieux prendre en compte le contexte de conduite et les comportements des conducteurs en termes d'occupation de l'espace. Nous dotons l'agent d'une représentation ego-centrée de l'environnement fondée sur le concept d'affordance. Nous utilisons ainsi les affordances pour identifier les actions possibles, en termes d'occupation de l'espace, offertes par l'environnement. Nous les utilisons en- suite pour construire une représentation ego-centrée de la situation. Le modèle d'agent proposé a été implémenté avec Archisim. Cette implémentation a permis de reproduire une situation de trafic réelle et de comparer les données simulées avec celles recueillies sur le terrain. Différentes expérimentations ont été menées afin d'évaluer la qualité de la solution proposée.

Les travaux conduits dans le cadre de cette thèse ont pour but d’étendre le champ de validité des simulations de trafic en milieu urbain et péri-urbain, avec notamment une meilleure prise en compte du contexte de conduite, de l’hétérogénéité des véhicules (deux-roues motorisés, véhicule léger, poids lourd, etc.) et des comportements des conducteurs en termes d’occupation de l’espace au sol. Le but est de produire en simulation des comportements observés en situation réelle tels que les phénomènes de faufilement (deux-roues, véhicules d’urgence, cas des intersections). Nous abordons, la simulation du trafic routier en considérant une approche comportementale fondée sur les systèmes multi-agents. Des travaux précédents ont proposé des solutions non génériques, notamment pour le cas particulier des deux-roues motorisés. Nous proposons un nouveau modèle d’agent permettant de mieux prendre en compte le contexte de conduite et les comportements des conducteurs en termes d’occupation de l’espace. Nous dotons l’agent d’une représentation ego-centrée de l’environnement fondée sur le concept d’affordance. Nous utilisons ainsi les affordances pour identifier les actions possibles, en termes d’occupation de l’espace, offertes par l’environnement. Nous les utilisons en- suite pour construire une représentation ego-centrée de la situation. Le modèle d’agent proposé a été implémenté avec Archisim. Cette implémentation a permis de reproduire une situation de trafic réelle et de comparer les données simulées avec celles recueillies sur le terrain. Différentes expérimentations ont été menées afin d’évaluer la qualité de la solution proposée. / The work described in this thesis aims to improve the validity of traffic simulations in urban and suburban areas. We propose to consider the driving context, the heterogeneity of vehicles (motorized two-wheelers, vehicle, truck, etc.) and the driver behavior in terms of space occupation. The purpose is to produce in simulation the observed real world phenomena such as faufilement behavior (two-wheelers, emergency vehicles, cases of intersections). We address the traffic simulation byconsidering a behavioral approach based on multi-agent systems. Previous work have proposed non- generic solutions, for the particular case of motorized two-wheelers. We propose a new agent model to better take into account the context of driving and driver behavior in terms of space occupation. We endow agent driver with an ego-centered representation of the environment based on the concept of affordances. We use the affordances to identify the possible actions, in terms of space occupation, afforded by environment. The proposed agent model was implemented with ArchiSim. This implementation has allowed to reproduce a real traffic situation and to compare the results to real data. Different experiments were conducted to assess the quality of the proposed solution.