La ville intelligente s’intéresse à l’amélioration de la qualité de vie de ses habitants. De nombreux capteurs ad hoc nécessitent alors d’être déployés pour connaître l’état de l’environnement dans lequel les activités humaines se déroulent. Si ces capteurs sont souvent bon marché, leurs coûts d’installation et de maintenance augmentent rapidement avec leur nombre. La problématique adressée dans ce papier consiste à estimer des informations environnementales où des capteurs physiques ne sont pas disponibles, pour limiter les coûts engendrés par l’installation de capteurs supplémentaires. Cet article présente le système HybridIoT, qui permet d’estimer les valeurs environnementales manquantes dans des réseaux de capteurs à grande échelle. Notre contribution est triple : la définition d’une approche pour estimer des valeurs manquantes dans des environnements à grande échelle, l’utilisation des systèmes multi- agents pour adresser simultanément les propriétés d’ouverture et d’hétérogénéité, et enfin le dé- ploiement du système dans le contexte du GIS neOCampus.