Procédé (100) d’évaluation du nombre de déplacements d’usagers passant par un point de passage donné, chaque déplacement étant réalisé d’une origine vers une destination définissant un couple origine-destination, l’évaluation étant réalisée par couple origine-destination, le procédé (100) comportant les étapes suivantes : Acquisition (101) d’un flux d’images dudit point de passage ; Traitement (102) de chaque image d’un ensemble d’images comportant au moins une image du flux d’images acquis, l’étape de traitement (102) comprenant les sous-étapes suivantes : Détection (1021) de chaque usager présent dans l’image à l’aide d’un réseau de neurones artificiels, le réseau de neurones artificiels ayant été préalablement entraîné de manière supervisée sur une base de données d’entraînement pour obtenir un réseau de neurones artificiels entraîné capable de détecter à partir d’une image, chaque usager dans l’image, la base de données d’entraînement comprenant une pluralité d’images chacune associée à la position de chaque usager dans l’image ; Comptage (1022) automatique du nombre d’usagers détecté dans l’image pour obtenir des données de comptage ; Fusion (103) des données de comptage obtenues et de données origine-destination relatives à l’origine et à la destination d’une partie des usagers passant par le point de passage, pour obtenir au moins une matrice origine-destination pour le point de passage. Procédé (100) selon la revendication 1, dans lequel les données origine-destination comprennent des données issues de systèmes embarqués de géolocalisation et/ou des données issues de la téléphonie mobile. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape de traitement (102) est réalisée à la volée. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape de traitement (102) comprend en outre une sous-étape de classification (1023) de chaque usager détecté dans l’image à l’aide du réseau de neurones artificiels, le réseau de neurones artificiels ayant été entraîné en outre pour obtenir un réseau de neurones artificiels entraîné capable à partir d’une image, d’affecter une classe à chaque usager détecté dans l’image, la base de données d’entraînement comprenant en outre pour chaque image de la pluralité d’images, la classe associée à chaque usager présent dans l’image. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape de fusion (103) est réalisée à l’aide de l’algorithme FRATAR. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape de fusion (103) est réalisée pour chaque période d’un ensemble de périodes prédéterminé à partir des données de comptage obtenues et des données origine-destination relatives à la période. Système (200) pour la mise en œuvre du procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant : Un module d’acquisition (201) configuré pour acquérir le flux d’images ; Un premier calculateur (202) configuré pour détecter chaque usager présent dans chaque image de l’ensemble d’images à l’aide du réseau de neurones artificiels et pour compter le nombre d’usagers détecté dans chaque image de l’ensemble d’images ; Un deuxième calculateur (203) configuré pour fusionner les données de comptage obtenues et les données origine-destination. Système (200) selon la revendication 7, comportant en outre un capteur de pollution sonore et/ou un capteur de pollution atmosphérique. Produit-programme d’ordinateur comprenant des instructions qui, quand le programme est exécuté sur un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6. Support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6.