Dans les prochaines décennies, la circulation et les temps de trajets augmenteront drastiquement en raison du fort taux d'accroissement de la population urbaine. L'augmentation grandissante de la congestion sur les réseaux de transports menace le bon fonctionnement des villes à plusieurs niveaux, tels que le bien-être des citoyens, la santé, l'économie, le tourisme ou la pollution.Ainsi, il est urgent, pour les autorités locales et nationales, de promouvoir l'innovation pour la planification urbaine, à l'aide d'une politique de soutien à l'innovation et de prises de mesures radicales.Pour guider les processus de décisions, il est crucial d'estimer, analyser et comprendre la mobilité urbaine au quotidien.Traditionnellement, les informations sur les déplacements des populations était collectées via des rapports nationaux et locaux, tels que les recensements et les enquêtes. Toutefois, ces derniers ont un coût important, induisant une très faible fréquence de mise-à-jour, ainsi qu'une temporalité restreinte des données.En parallèle, les technologies de l'information et de la communication fournissent une quantité de données de mobilité sans précédent, au jour le jour, toutes catégories de population confondues. En particulier, les téléphones portables accompagnent désormais la majorité des citoyens lors de leurs déplacements et activités du quotidien. Dans cette thèse, nous estimons la mobilité urbaine par l'exploration des données du réseau mobile, qui sont collectées en temps réel, sans coût additionnel, par les opérateurs télécoms. Le traitement des données brutes est non-trivial en raison de leur nature sporadique et de la faible précision spatiale couplée à un bruit complexe.La thèse adresse deux problématiques via un schéma d'apprentissage faiblement supervisé (i.e., utilisant très peu de données labellisées) combinant plusieurs sources de données de mobilité. Dans un premier temps, nous estimons les densités de population et le nombre de visiteurs au cours du temps, à une échelle spatio-temporelle relativement fine.Dans un second temps, nous construisons les matrices Origine-Destination qui représentent les flux totaux de déplacements au cours du temps, pour différents modes de transports.Ces estimations sont validées par une comparaison avec des données de mobilité externes, avec lesquelles de fortes corrélations et de faibles erreurs sont obtenues.Les modèles proposés sont robustes au bruit et à la faible fréquence des données, bien que la performance des modèles soit fortement dépendante de l'échelle spatiale.Pour atteindre une performance optimale, la calibration des modèles doit également prendre en compte la zone d'étude et le mode de transport. Cette étape est nécessaire pour réduire les biais générés par une densité urbaine hétérogène et les différents comportements utilisateur.Ces travaux sont les premiers à estimer les flux totaux de voyageurs routiers et ferrés dans le temps, à l'échelle intra-régionale.Bien qu'une validation plus approfondie des modèles soit requise pour les renforcer, nos résultats mettent en évidence l'énorme potentiel de la science des données de réseaux mobiles appliquées à la planification urbaine