La présente thèse décrit des travaux de recherche effectués dans le domaine des systèmes tutoriels intelligents (STI). Plus particulièrement, elle s'intéresse aux tuteurs par traçage de modèle (MTT). Les MTTs ont montré leur efficacité pour le tutorat de la résolution de tâches bien définies. Par contre, les interventions pédagogiques qu'ils produisent doivent être incluses, par l'auteur du tuteur, dans le modèle de la tâche enseignée. La recherche effectuée répond à cette limite en proposant des méthodes et algorithmes permettant la génération automatique d'interventions pédagogiques. Une méthode a été développée afin de permettre à la plateforme Astus de générer des indices par rapport à la prochaine étape en examinant le contenu du modèle de la tâche enseignée. De plus, un algorithme a été conçu afin de diagnostiquer les erreurs des apprenants en fonction des actions hors trace qu'ils commettent. Ce diagnostic permet à Astus d'offrir une rétroaction par rapport aux erreurs sans que l'auteur du tuteur ait à explicitement modéliser les erreurs. Cinq expérimentations ont été effectuées lors de cours enseignés au département d'informatique de l'Université de Sherbrooke afin de valider de façon empirique les interventions générées par Astus. Le résultat de ces expérimentations montre que 1) il est possible de générer des indices par rapport à la prochaine étape qui sont aussi efficaces et aussi appréciés que ceux conçus par un enseignant et que 2) la plateforme Astus est en mesure de diagnostiquer un grand nombre d'actions hors trace des apprenants afin de fournir une rétroaction par rapport aux erreurs.