La présence et le mouvement des êtres humains dans l'espace et le temps constituent leur mobilité : c'est un phénomène physique et aussi un phénomène socio-économique, puisque les gens choisissent leurs emplacements et leurs déplacements entre eux pour satisfaire leurs besoins et leurs envies. La connaissance scientifique de la mobilité en tant que phénomène physique implique des causalités et des modèles. En raison de l'essor récent des technologies de détection, les données de trajectoire sont désormais massivement disponibles, permettant ainsi l'observation de la mobilité humaine, avec une large couverture spatiale et temporelle et éventuellement des taux de pénétration importants. Cette thèse vise à explorer et analyser les modèles de mobilité en tirant parti de la Floating Car Data (FCD) pour contribuer à une meilleure compréhension des mouvements basés sur les véhicules. Plus précisément, les schémas de mobilité sont étudiés à deux niveaux : le niveau individuel des comportements humains à partir de la trajectoire « auteurs », et le niveau plus global de capture des relations et de la structure spatiale à partir des caractéristiques de mobilité agrégées dans l'espace. Par ailleurs, un autre volet de l'objectif de la thèse est de construire des approches méthodologiques pour l'exploration de trajectoires, contribuant à élargir la manière d'utiliser les données de trajectoires dans l'analyse de la mobilité. La première partie de la thèse porte sur la mobilité individuelle. Tout d'abord, le chapitre 2 découvre les modes d'utilisation des véhicules en fonction de leur mobilité quotidienne et constitue une typologie des modes d'utilisation des véhicules. Ensuite, le chapitre 3 étudie les lieux significatifs pour les décideurs de la mobilité, en identifiant les géolocalisations « d'ancrage » et en extrapolant davantage leurs représentations significatives telles que les maisons, les lieux de travail et d'autres lieux secondaires. Ensuite, le chapitre 4 propose une nouvelle approche pour l'estimation du temps de trajet en construisant un modèle stochastique pour exploiter les matériaux FCD. La deuxième partie de la thèse porte sur les lieux et les relations spatiales. Premièrement, le chapitre 5 vise à révéler l'occupation fonctionnelle des zones urbaines en examinant les mouvements de véhicules associés. Deuxièmement, le chapitre 6 étudie l'organisation spatiale d'un territoire, avec un accent particulier sur les relations spatiales emploi-logement. Il établit une méthode basée sur les données pour reconnaître les zones d'emploi principales par densité et identifier les zones de chalandise résidentielles correspondantes par les modèles noyau-périphérie. Troisièmement, le chapitre 7 étudie l'interaction spatiale entre les lieux. Il traite de l'estimation des flux matriciels Origine-Destination sur la base de deux types de données : les données de trajectoire des véhicules et les comptages de trafic local. Dans l'ensemble, cette thèse étend les analyses de la mobilité des modèles de mobilité du point de vue de l'exploration de données. Il contribue à surmonter les limitations traditionnelles de l'analyse approfondie de la mobilité en termes de variations inter-journalières et d'observations à grande échelle en utilisant des trajectoires numériques massives et l'intelligence artificielle. À travers diverses applications, cette thèse montre la faisabilité de l'exploration du contexte sémantique derrière la mobilité individuelle à un niveau micro et la possibilité de capturer des phénomènes groupés reflétés dans des espaces géographiques à un niveau macro. Cependant, cette thèse porte une attention particulière à la mobilité liée au véhicule basée sur la FCD. Les travaux futurs peuvent apporter avec d'autres modes de transport pour avoir une enquête plus complète du système de mobilité.