L’études des traces utilisateurs pour la personnalisation des interaction hommes machines connaît de nombreuses applications dans tout les domaines logiciels de l’informatique. Pendant la thèse, j’ai travaillé sur un modèle de récolte de traces d’interaction homme-machine et appliqué des méthodes d’apprentissage artificiel pour la caractérisation de l’apprentissage humain. Après m’être positionné par rapport aux travaux existants dans le même domaine, j’ai appliqué et proposé plusieurs méthodes, réparties en familles de type de traitement, pour étudier les données issues directement des évènements d’une interaction. J’ai ainsi pu proposé une méthode originale de visualisation des données qui permet notamment d’effectuer une recherche guidée des caractéristiques de comportements discriminants. La grande hétérogénéité des données récoltées lors des expériences que j’ai pu mener m’ont permis d’explorer les techniques de traitement séquentiels et matriciels dans des contextes de reconnaissance et de classification de comportements humain