Les phénomènes de foule à grande échelle sont complexes à modéliser car le comportement des piétons est fortement influencé par la densité de la foule. Les modèles microscopiques par- viennent à reproduire la dynamique des foules à de faibles densités, tandis que les modèles mé- soscopiques et macroscopiques sont plus perfor- mants dans les situations denses. Cet article pro- pose et évalue un nouveau framework de modèle à base d’agents qui permet aux agents de chan- ger dynamiquement leur modèle de déplacement en fonction de la densité locale. La capacité à combiner des modèles microscopiques et méso- scopiques pour une simulation multi-échelle est étudiée à travers le cas d’application des dépla- cements de piétons lors de la Fête des Lumières (Lyon). Le modèle hybride est calibré et éva- lué sur des données de flux de piétons extraites d’enregistrements vidéo lors de l’édition 2022 de la Fête des Lumières. En outre, une analyse de sensibilité locale est effectuée pour identifier les paramètres les plus sensibles du modèle. Enfin, la comparaison des performances du modèle hy- bride (notamment en termes de temps de calcul) avec celles de différents modèles de la littérature montre que le modèle hybride a la capacité de simuler efficacement les piétons dans des scé- narios de densités variées tout en optimisant les temps de calcul.