Les travaux de cette thèse portent sur la définition et la validation d’une méthode de modélisation-simulation de foule permettant le transfert des principes et des mesures établis dans un contexte source d'observations vers des contextes cibles, non observables a priori. A partir de l'observation de comportements de piétons d’un contexte environnemental, social et urbain, nous inférons les règles et des motivations, rendant possible la modélisation et la simulation du comportement individuel de piétons dans ce contexte source, puis à évaluer la transférabilité du modèle dans un autre contexte cible. Nous appuyons nos travaux sur un cas réel. Il s’agit de la simulation du comportement des voyageurs entrants et sortants des trains dans une gare à fort trafic. Après une revue des théories, de modèles de simulation, nous retenons une approche basée sur la simulation microscopique d’agents sociaux, situés, basée sur les motivations. Nous argumentons le choix par le fait que, par rapport à une simulation de foule classique elle, a priori, l’avantage de favoriser la transférabilité. L’objectif de cette simulation est d’étudier, entre autres, les évolutions architecturales des stations permettant de raccourcir les temps d’arrêt des trains.