Le travail que nous présentons dans cette thèse s'intègre dans une problématique générale des Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain (EIAH). Il s'intéresse plus particulièrement aux Systèmes Hypermédias Adaptatifs Dynamiques (SHAD). Le but principal est d'examiner l'intérêt de la granularité fine pour l'adaptation des parcours dans ces systèmes. Il s'agit, en fait, de la génération automatique de cours adaptés à un apprenant particulier, à partir d'un ensemble de ressources pédagogiques et en fonction de ses besoins, ses préférences et ses pré-requis. Les ressources pédagogiques appelés actuellement objets pédagogiques sont indexés en utilisant des normes et des standards de métadonnées éducatifs comme LOM et SCORM. Ces objets pédagogiques, qui constituent le contenu à apprendre, sont assemblés à partir de grains pédagogiques puis associées pour constituer des parcours individuels de formation avec une présentation de type hypermédia. Nous proposons dans le cadre de ce travail, une nouvelle approche de la granularité des ressources pédagogiques basée sur la taille, le contenu et le type de média utilisé. Cette modélisation granulaire propose une décomposition du contenu en fragments ou grains pédagogiques de type introduction, définition, exemple, remarque, etc. Chacun de ces fragments est représenté par des briques multimédia de type : texte, image, son, vidéo, etc. Tous ces éléments servent à améliorer l'adaptabilité, à la fois du contenu, de sa présentation et de la navigation dans un environnement d'apprentissage hypermédia. En résumé, à partir d'un ensemble de ressources élémentaires et granulaires, de leurs descriptions sémantiques et du profil de l'apprenant, le système attendu doit être capable de générer des ressources adaptées (cours, exercices, etc.) avec une interface de navigation sur le Web. Dans ce sens nous avons mis en place les premières briques de réalisation d'un SHAD, que nous avons baptisé Adaptive Learning System for the "C" Programming Language (ALS-CPL). Ce système spécifique vise tout d'abord à mettre en application nos recherches sur les environnements d'apprentissage de programmation, dans le cadre d'un large projet intitulé Adaptive Learning System for Programming Languages (ALS-PL). Il a également pour but particulier de mettre en pratique l'approche granulaire des contenus pour l'adaptabilité.