La qualité de l'air est l'un des principaux facteurs de risque sanitaire. Sa dégradation continue au cours des dernières décennies, en particulier en milieux urbain et péri-urbain, est désormais une préoccupation centrale dans nos sociétés. Les micro-capteurs connectés offrent la possibilité de mesurer l'exposition individuelle à la pollution atmosphérique partout et de manière continue, tout en permettant la contribution à un réseau d'observation. Le concept de collecte participative ou citoyenne est principalement basé sur cette technologie. À ce jour, les données qui en résultent sont sous-exploitées en raison de l'écart important entre la donnée brute et l'information intelligible. L'objectif de cet article est de proposer une approche basée sur l'OLAP dans le but de réduire cet écart. On introduit une méthodologie et un modèle de données multidimensionnel conçus pour analyser différentes dimensions des trajectoires individuelles enrichies de données de pollution, et ce à différents niveaux de granularité. Le modèle de données est suffisamment générique pour servir de référence dans d'autres scénarios d'analyse.