Dans cet article, nous proposons de simuler une foule unidirectionnelle composée de piétons aux comportements hétérogènes, et se déplaçant dans un couloir. Sous certaines conditions, nous montrons que les piétons adaptent leurs interactions avec leurs voisins, ce qui fait émerger un comportement de foule particulier : le phénomène de stop-andgo, phénomène très connu en trafic routier. Pour cela, nous avons utilisé un modèle à base d'agents pour la simulation de piétons, appelé ORCA (Optimal Reciprocal Collision Avoidance), et un modèle de file d'attente. Comme la plupart des modèles de simulation piétons, les agents du modèle ORCA utilisent tous le même raisonnement pour se déplacer, raisonnement qui repose sur le concept d'évitement de collisions. Nous avons modifié le modèle ORCA en introduisant un autre comportement de déplacement, le suivi, permettant ainsi de produire des comportements hétérogènes. En effet, un piéton peut avoir plusieurs objectifs dans son déplacement, éviter les autres, rester en groupe mais également en fonction du contexte suivre quelqu'un. Nous nous sommes concentrés sur les comportements d'évitement et de suivi. Dans certaines situations, un piéton détermine ses déplacements en fonction de ses voisins mais également par rapport à celui du piéton qui le précède. Ainsi nous avons testé plusieurs combinaisons entre comportements d'évitement et de comportements de suivi. Nous avons vérifié que nos modèles sont cohérents avec les propriétés d'une foule en utilisant le diagramme fondamental qui décrit la relation entre la densité et la vitesse moyenne d'un flux. Nos données ont été comparées entre elles, mais aussi avec des travaux antérieurs. L'un des modèles testés permet de faire émerger le phénomène de stop-and-go. Mots-clés Simulation de piétons, modèle mixte, hétérogénéité, évitement de collisions, file d'attente, émergence, stop-and-go.