Le transport représente une source majeure d'émissions de gaz à effet de serre. Optimiser les transports en commun et encourager les mobilités douces permet de réduire ces émissions. Pour y parvenir, il est nécessaire de comprendre les schémas décisionnels des usagers en matière de modes de transport. Cela implique la collecte de données personnelles et contextuelles. Le projet BMDec s'intéresse aux mobilités domicile/travail et vise à proposer des outils d'aide à la décision à destination d'acteurs du transport. Ce papier présente deux contributions expérimentales en collecte de données de mobilité ainsi qu'en apprentissage machine pour la prédiction des modes de transport empruntés.