Dans cette thèse, nous présentons MEMORIA, un modèle de représentation de la mémoire de l’apprenant pour les systèmes tutoriels intelligents et adaptatifs. La contribution principale de ce modèle est une formalisation et une implémentation du modèle de l’apprenant sous forme de mémoires qui stockent les informations perçues par l’apprenant dans un environnement virtuel et les instructions émises par le tuteur. La conception de notre modèle est basée sur les quatre composantes classiques d’un système tutoriel intelligent. Le modèle du domaine est représenté par les connaissances métiers formalisées à l'aide de MASCARET. Afin de rendre naturelles les interactions entre le tuteur et l'apprenant, nous représentons le modèle de l'interface par l'intermédiaire d'un agent conversationnel animé à l'aide de la plate-forme Greta. Le modèle de l'apprenant est constitué de l'ensemble des connaissances acquises par l'apprenant en cours de simulation. Ces connaissances sont organisées dans trois mémoires : la mémoire sensorielle, la mémoire de travail et la mémoire à long terme. Notre enjeu majeur porte sur la formalisation de l'encodage des informations dans ces mémoires, ainsi que le flux de données entre celles-ci. Cette formalisation est basée sur la théorie de la mémoire humaine proposée par Atkinson et Shiffrin et inspirée de l'architecture cognitive ACT-R. Le modèle de tuteur que nous proposons est centré sur la réalisation d'un comportement qui adapte l'exécution du scénario en fonction des connaissances de l'apprenant et de ses interactions avec le tuteur. Une étude expérimentale a été menée pour valider notre modèle. Nous avons comparé deux groupes de participants. Dans le premier groupe, nous avons intégré un tuteur adaptatif utilisant notre modèle, qui adapte l'exécution du scénario pédagogique et dans le second groupe, un tuteur non adaptatif qui réalise un scénario pédagogique figé. Les résultats de cette étude permettent de conclure quant à l'efficacité de notre modèle pour un apprentissage de procédure. / In this thesis, we present MEMORIA, a model of the learner’s memory representation for adaptive and intelligent tutoring systems. The main contribution of this model is a formalization and an implementation of the learner's model using memories that store the information perceived by the learner in a virtual environment and the instructions given by the tutor. The design of our model is based on the four classic components of an intelligent tutorial system.The domain model is represented by the domain knowledge that is formalized using MASCARET. In order to make the interactions between the tutor and the learner natural, we represent the interface model through an embodied conversational agent using GRETA. The learner's model is made of all the knowledge acquired by the learner during the simulation. This knowledge is organized into three memories: sensory memory, working memory, and long-term memory. Our major challenge is to formalize the encoding of information in these memories, as well as the data flow between them.This formalization is based on the theory of human memory proposed by Atkinson and Shiffrin and inspired by the cognitive architecture ACT-R. Our proposed tutor model focuses on the realization of a behavior that adapts the execution of the pedagogical scenario according to the learner's knowledge and the interactions with the tutor. An experimental study was conducted to validate our model. We compared two groups of participants. In the first group, we integrated an adaptive tutor using our model which adapts the execution of the pedagogical scenario and in the second group, a non-adaptive tutor who applied a fixed pedagogical scenario. The results of this study allow us to conclude on the effectiveness of our model for procedural learning.