La simulation en temps réel de foules humaines a de nombreuses applications. Dans une simulation de foule typique, chaque personne ("agent") dans la foule se déplace vers un but tout en adhérant à des contraintes locales. De nombreux algorithmes existent pour des tâches locales spécifiques de "pilotage" telles que l’évitement des collisions ou le comportement de groupe. Cependant, ils ne s’étendent pas facilement à des types de comportement complètement nouveaux, comme tourner autour d’un autre agent ou se cacher derrière un obstacle. Ils ont également tendance à se concentrer uniquement sur la vitesse d’un agent sans contrôler explicitement son orientation. Cette thèse présente une nouvelle méthode basée sur des esquisses pour modéliser et simuler de nombreux comportements de pilotage pour les agents dans une foule. Le concept de champ d’interaction (CI) est central : un champ vectoriel qui décrit les vitesses ou les orientations que les agents doivent utiliser autour d’un agent ou d’un obstacle "source" donné. Un champ d’interaction peut également changer dynamiquement en fonction de paramètres, tels que la vitesse de marche de l’agent source. Les CIs peuvent être facilement combinés avec d’autres aspects de la simulation de foule, comme l’évitement de collision. En utilisant une implémentation des CIs dans un cadre de simulation de foule en temps réel, nous démontrons les capacités des CIs dans divers scénarios. Il s’agit notamment de scénarios de type jeu où la foule réagit à un avatar contrôlé par l’utilisateur. Nous présentons également un outil interactif qui calcule un CI à partir de croquis d’entrée. Cet éditeur de CI permet aux utilisateurs de concevoir intuitivement et rapidement de nouveaux types de comportement, sans qu’il soit nécessaire de programmer des règles comportementales supplémentaires. Nous évaluons en détail l’efficacité de l’éditeur de CI à travers une étude d’utilisateurs, qui démontre que notre méthode permet à des utilisateurs non experts d’enrichir facilement toute simulation de foule basée sur des agents avec de nouvelles interactions d’agents.