L’utilisation des jeux en éducation, appelés jeux sérieux, se développe de plus en plus, mais pour être performants, ces jeux doivent être personnalisés en fonction de la progression des apprentissages tout en conservant leur aspect ludique. Un état de l’art sur le domaine de l’analyse de l’apprentissage a été effectué pour comprendre comment personnaliser de tels jeux. Cependant, les travaux actuels prennent peu en compte les deux aspects pédagogiques et ludiques. L’objectif de cette recherche a été de proposer un modèle de personnalisation du contenu pédagogique et ludique pour les joueurs-apprenants dans les jeux sérieux. Le modèle proposé organise le savoir du domaine à apprendre et indique les télémétries à enregistrer sur l’apprenant pour personnaliser son parcours en fonction de ses performances. Le modèle a été validé par la création d’un prototype qui a permis de vérifier sa fonctionnalité. Ainsi, avec ce modèle, le jeu peut proposer le contenu le plus pertinent pour l’apprenant, lui montrer sa progression et interagir avec lui selon la mécanique de jeux qui lui correspond le mieux. Bien que la personnalisation ludique soit limitée, le modèle est assez flexible pour s’adapter à toute forme de matériel pédagogique et tout domaine d’étude. Des tests impliquant des apprenants permettraient une validation plus avancée. / The use of games in education, called serious games is growing, but to be effective, these games must be personalized according to the progress of learning while keeping their playful aspect. A state-of-the-art on the field of learning analytics was conducted to understand how to customize such games. However, the current works do not cover educational and entertainment aspects. The objective of this research project was to propose a model for the personalization of educational and playful content for players-learners in serious games. The proposed model organizes the knowledge of the field to be learned and indicates the telemetry to be recorded on the learner in order to personalize his or her path according to his or her performance. The model was validated by creating a prototype that verified its functionality. Thus, with this model, the game can offer the most relevant content for the learner, show him his or her progress and interact according to the game mechanics that best match him or her. Although playful customization is limited, the model is flexible enough to adapt to any form of educational content and any field of study. Tests involving learners would allow a more advanced validation.