Les foules denses représentent des environnements complexes où les interactions physiques peuvent conduire à des situations dangereuses. Cette thèse développe un cadre de simulation physique pour modéliser la récupération d'équilibre humain dans les foules denses et leur rôle dans l'apparition de phénomènes large échelle. Trois approches sont proposées : une méthode de contrôle basée sur des principes biomécaniques pour simuler les stratégies de pas ; des méthodes d'apprentissage par imitation utilisant l'apprentissage par renforcement pour améliorer la généralité ; et une extension multi-agents via l'apprentissage par transfert, introduisant une heuristique pour les contacts des mains. Les résultats démontrent que notre approche reproduit les comportements observés expérimentalement, à un niveau de détail jamais exploré auparavant dans la simulation de foule, ouvrant de nouvelles perspectives pour la sécurité publique et l'urbanisme.