La ludification des environnements d’apprentissage humain est une approche de plus en plus utilisée pour répondre au manque de motivation des apprenants. Or, plusieurs résultats de recherche montrent que les apprenants ont des sensibilités différentes face aux mécaniques de jeu qui leur sont proposées. Nos travaux de thèse partent du constat que les systèmes de ludification actuels ne prennent pas en compte la diversité des préférences individuelles. Nous proposons de traiter la problématique de l’adaptation des éléments ludiques aux profils des apprenants suivant leurs caractéristiques en tant que joueurs. Nous nous inspirons d’approches existantes dans le domaine des jeux afin de proposer un modèle générique permettant d’adapter les fonctionnalités ludiques selon les profils de joueur des apprenants. Nos contributions théoriques s’articulent autour de deux grands axes. Premièrement, nous proposons de concevoir les fonctionnalités ludiques comme des épiphytes, des systèmes distincts de l’environnement d’apprentissage qui peuvent être activés indépendamment pour chaque utilisateur. Nous avons construit un framework décrivant ce qu’est une Fonctionnalité Épiphyte Ludique (FEL) adaptative. Il est accompagné d’un guide de conception de fonctionnalités à destination des concepteurs de systèmes ludifiés. Deuxièmement, nous proposons un processus d’adaptation dynamique qui fonctionne suivant deux opérations : la sélection des fonctionnalités d’après le profil de joueur et l’évolution du profil de joueur d’après ses interactions avec les fonctionnalités ludiques. Ces opérations sont basées sur un modèle formalisant les liens entre les fonctionnalités ludiques et les types de joueurs des profils. Nous avons implanté les modèles proposés dans un environnement en ligne d’apprentissage de l’orthographe appelé Projet Voltaire. Selon une approche itérative, nous avons organisé trois expérimentations pour évaluer le système proposé. La première a permis de valider l’implémentation du modèle d’adaptation et du modèle de Fonctionnalité Épiphyte Ludique auprès d’un public de collégiens. Les deux expérimentations suivantes se sont déroulées auprès d’un public adulte avec respectivement 67 et 266 participants. Elles étaient centrées sur l’évaluation du modèle d’adaptation et de son impact sur la motivation des apprenants. Elles ont d’une part montré que le modèle d’adaptation peut s’appuyer sur un jugement d’experts pour faire le lien entre les fonctionnalités et les types de joueurs supportés. D’autre part, les résultats ont validé le fait que proposer aux apprenants des fonctionnalités adaptées à leur profil a un impact positif significatif sur leur motivation et sur leur temps d’utilisation de l’environnement d’apprentissage. / Gamification of learning environments is becoming a widely used approach to address the lack of learner motivation. However, several research results show that learners have different sensitivities to the proposed game mechanics. In our thesis work, we state that the current gamification systems do not take into account the diversity of individual preferences. We propose to address the issue of the adaptation of playful elements to the learners’ profiles according to their characteristics as players. We base our work on existing approaches in the gaming area in order to provide a generic model for the adaptation of gaming features according to the player profile of the learners. Our theoretical contributions are structured around two main axes. Firstly, we propose to design fun features like epiphytes, systems that are distinct from the learning environment and can be activated independently for each user. We built a framework describing what an Epiphytic Gaming Feature (EGF) is. It comes with a gaming features design guide to help the designers of gamification systems. Secondly, we propose a dynamic adaptation process that works in two steps: the selection of gaming features based on the player profile, and the updating of the player profile according to the user’s interactions with the gaming features. These operations are based on a model that formalizes the links between gaming features and player types. We implemented the proposed models in an online learning environment of French spelling called Projet Voltaire. We conducted three experiments to evaluate the proposed system, according to an iterative process. The first experiment was used to validate the implementation of the adaptation model and the Epiphytic Gaming Feature with an audience of middle school students. The following two experiments were conducted with a public of adults, with 67 and 266 participants respectively. They were focused on the evaluation of the adaptation model and its impact on learner motivation. They showed that the adaptation model can be based on expert judgements to make the link between gaming features and player types. Moreover, the results confirmed that providing the learners with gaming features that are adapted to their player profile has a significant positive impact on their motivation and their usage time of the learning environment.

Générer du gameplay est un incontournable objectif de la réalisation d'un jeu. Nous le recherchons lorsque nous nous rentrons dans la bulle ludique. Pourtant, les éléments produits par les game designer sont des systèmes de jeu, des règles, une simulation, etc. Pour que ce système permette la naissance du gameplay, les game designers doivent nécessairement tenter de modéliser le joueur. Empiriquement ils manipulent des modèles psychologiques et sociologiques du joueur : Courbe d'apprentissage, gestion de la difficulté, degré d'efficience (etc.). Au cœur de la session de jeu industriel et chercheur ont besoin de moyens pour mieux cerner le joueur. La question que nous nous posons est celle de la détection des traits psychologiques, d'éléments caractérisant du joueur, au travers du gameplay ou, pour le moins, engagé dans une expérience ludique. Nous proposons une méthode de game design dédiée à la création d'un profil psychologique du joueur. Nous avons pu l'expérimenter lors d'un travail de collaboration avec INETOP et Paris Ouest sur la question des tests d'orientation professionnelle. Il s'agit du serious game JEU SERAI, développé en partenariat avec l'industriel Wizarbox. Cette première expérimentation nous permet d'envisager un développement de ce champ de recherche à la croisée des sciences de l'informatique, de la psychologie et des sciences cognitives.

Générer du gameplay est un incontournable objectif de la réalisation d’un jeu. Nous le recherchons lorsque nous nous rentrons dans la bulle ludique. Pourtant, les éléments produits par les game designer sont des systèmes de jeu, des règles, une simulation, etc. Pour que ce système permette la naissance du gameplay, les game designers doivent nécessairement tenter de modéliser le joueur. Empiriquement ils manipulent des modèles psychologiques et sociologiques du joueur : Courbe d’apprentissage, gestion de la difficulté, degré d’efficience (etc.). Au cœur de la session de jeu industriel et chercheur ont besoin de moyens pour mieux cerner le joueur. La question que nous nous posons est celle de la détection des traits psychologiques, d’éléments caractérisant du joueur, au travers du gameplay ou, pour le moins, engagé dans une expérience ludique. Nous proposons une méthode de game design dédiée à la création d’un profil psychologique du joueur. Nous avons pu l’expérimenter lors d’un travail de collaboration avec INETOP et Paris Ouest sur la question des tests d’orientation professionnelle. Il s’agit du serious game JEU SERAI, développé en partenariat avec l’industriel Wizarbox. Cette première expérimentation nous permet d’envisager un développement de ce champ de recherche à la croisée des sciences de l’informatique, de la psychologie et des sciences cognitives. / Can we track psychological player’s traits or profile through gameplay or, at least, when the player is engaged in a ludic experience? We propose a game design methodology dedicated to the generation of psychological profile of the player. The main experimentation, a vocational guidance game, was created with academic experts and industrial game developpers. The first results set the basis of the exploration of a field at the crossover of computer sciences, in particular game design, psychology and cognitive sciences.