Procédé (100) de caractérisation du déplacement d’entités mobiles, telles que des piétons, sur des zones (Z i ) d’un environnement (10), le procédé (100) comprenant une phase d’apprentissage (110) comportant les étapes suivantes mises en œuvre par un calculateur (20): réception (121) d’une matrice d’adjacence (A) indiquant les déplacements possibles entre deux zones (Z i ) adjacentes, réception (122) d’une base de données comprenant, pour chacun d’une pluralité d’instants successifs (T k ), un couple de données, chaque couple de données comprenant un nombre d’entité(s) mobile(s) dans chaque zone (Z i ) et un jeu de paramètre(s) caractérisant le déplacement des entités mobiles dans l’environnement (10), entraînement d’un modèle en fonction de la base de données et de la matrice d’adjacence (A), le modèle étant configuré pour fournir, à partir d’un nombre d’entité(s) mobile(s) dans chaque zone (Z i ), un jeu respectif de paramètre(s) caractérisant le déplacement des entités mobiles dans l’environnement (10), le procédé comprenant en outre une phase d’exploitation (120) comprenant les étapes suivantes : réception (131), pour chaque zone (Z i ), d’un nombre d’entité(s) mobile(s), et application (134), au nombre d’entité(s) mobile(s) reçu pour chaque zone (Z i ), du modèle entrainé pour obtenir un jeu respectif de paramètre(s) caractérisant le déplacement des entités mobiles dans l’environnement (10) et associé auxdits nombres d’entité(s) mobile(s), lors de la phase d’exploitation (120), l’étape de réception (131) comprenand les sous-étapes suivantes : obtention d’informations sur les entités mobiles dans l’environnement (10) depuis au moins un capteur, et pour chaque zone (Z i ), détermination du nombre d’entité(s) mobile(s) dans la zone (Z i ) par traitement des informations obtenues. . Procédé (100) selon la revendication 1, dans lequel le procédé comprend en outre, lors de la phase d’exploitation (120), les étapes suivantes : détection (135) d’une anomalie dans le jeu de paramètre(s) obtenu, et si l’anomalie est détectée dans le jeu de paramètre(s), mise en œuvre (136) d’une action de correction dans l’environnement (10). Procédé (100) selon la revendication 1 ou 2, comprenant en outre, lors de la phase d’exploitation (120), une étape (137) de prédiction des déplacements des entités mobiles dans l’environnement (10), à partir du jeu de paramètre(s) obtenu, pour obtenir un scénario prédit. Procédé (100) selon la revendication 3, comprenant en outre, suite à l’étape de prédiction (137), les étapes suivantes : détection (138) d’une anomalie prédite à partir du scénario prédit, et si l’anomalie prédite est détectée, mise en œuvre (139) d’une action de correction dans l’environnement (10). Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel l’étape d’entrainement (123) comprend les sous-étapes suivantes : pour chaque zone (Z i ), calcul (124), sur une fenêtre temporelle glissante d’instants successifs (T k ), d’un nombre moyen d’entité(s) mobile(s) de la zone (Z i ), calcul (125) d’au moins un jeu de paramètre(s) moyenné(s), sur la fenêtre temporelle glissante, à partir du jeu de paramètre(s) caractérisant le déplacement des entités mobiles dans l’environnement (10), application (127), au modèle, d’un algorithme d’apprentissage supervisé à partir du nombre moyen d’entité(s) mobile(s) dans chaque zone (Z i ), de l’au moins un jeu de paramètre(s) moyenné(s) et de la matrice d’adjacence (A). Procédé (100) selon la revendication précédente, comprenant en outre, entre la sous-étape de calcul (125) d’au moins un jeu de paramètre(s) moyenné(s) et la sous-étape d’application (127), une sous-étape (126) de normalisation du nombre moyen d’entité(s) mobile(s) de chaque zone (Z i ) pour obtenir un vecteur normalisé ( ) de nombre d’entité(s) mobile(s) dont une norme algébrique est de préférence égale à un, lors de l’étape d’application (127), l’algorithme d’apprentissage est appliqué au modèle à partir du vecteur normalisé ( ), de l’au moins un jeu de paramètre(s) moyenné(s) et de la matrice d’adjacence (A). Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel le jeu respectif de paramètre(s) obtenu lors de la phase d’exploitation (120) comprend au moins un paramètre choisi dans un groupe consistant en : une vitesse moyenne des entités mobiles dans l’environnement (10), un débit maximal d’entités mobiles en un ou plusieurs points de l’environnement (10), un débit moyen d’entités mobiles en un ou plusieurs points de l’environnement (10), une fréquence d’arrivée aux abords de l’environnement (10), de véhicules de transport, pour au moins un premier et un deuxième points de l’environnement, une proportion des piétons au deuxième point qui sont précédemment passés par le premier point, et pour au moins un premier point de l’environnement, un deuxième point de l’environnement et au moins un chemin entre les premier et deuxième points, une proportion de piétons empruntant ledit chemin parmi les piétons allant du premier au deuxième point. Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel les zones (Z i ) sont numérotés, la matrice d’adjacence (A) comprenant une pluralité de lignes, une pluralité de colonnes, et un coefficient (A i,j ) pour chaque ligne et chaque colonne, chaque coefficient (A i,j ) étant égal à une valeur prédéfinie si un déplacement est possible depuis la zone (Z j ) dont le numéro est égal à la colonne du coefficient (A i,j ), vers la zone (Z i ) dont le numéro est égal à la ligne du coefficient (A i,j ). Produit programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, mettent en œuvre le procédé (100) de caractérisation selon l’une quelconque des revendications 1 à 8.