Les micro-comportements dans les environnements d’apprentissage numériques : revue intégrative et cadre conceptuel pour l’adaptation personnalisée

Les technologies éducatives contemporaines produisent une quantité considérable de traces d’interactions fines — clics, temps de lecture, séquences de navigation — désignées sous le terme de micro-comportements. Ces données constituent un levier majeur pour la personnalisation des apprentissages, à condition d’être exploitées de manière contextualisée, interprétable et éthique. Cet article propose un modèle conceptuel d’exploitation opérationnelle des micro-comportements, intégrant les dimensions cognitives, métacognitives, affectives et interactionnelles dans un cadre d’analyse adaptatif. En mobilisant des approches issues du learning analytics, du machine learning et de la théorie de l’apprentissage autorégulé, le modèle articule un cycle dynamique reliant collecte, structuration, interprétation et adaptation des données comportementales. La discussion souligne l’importance de combiner intelligence artificielle explicable (XAI) et supervision humaine afin d’assurer la transparence et la validité des recommandations. Les résultats conceptuels mettent en évidence la valeur des micro-comportements comme indicateurs d’engagement et de régulation cognitive, tout en ouvrant des perspectives techniques et éthiques pour la conception de systèmes d’apprentissage intelligents et responsables. Enfin, la recherche appelle à une vision humanisée de l’IA éducative : non comme substitut de l’enseignant, mais comme partenaire cognitif au service de l’apprentissage réflexif et inclusif. Mots-clés: micro-comportements, apprentissage adaptatif, intelligence artificielle explicable, learning analytics, personnalisation, éthique numérique, régulation humaine. Modern educational technologies generate massive streams of fine-grained interaction data—clicks, dwell time, navigation sequences—commonly referred to as micro-behaviors. These behavioral traces represent a key resource for learning personalization, provided they are exploited in a contextualized, interpretable, and ethically responsible manner. This paper introduces a conceptual framework for the operational exploitation of micro-behaviors, integrating cognitive, metacognitive, affective, and interactional dimensions within an adaptive analytical cycle. Drawing on insights from learning analytics, machine learning, and self-regulated learning theory, the proposed model establishes a closed feedback loop that connects data collection, structuring, interpretation, and adaptive decision-making. The discussion emphasizes the importance of combining Explainable Artificial Intelligence (XAI) and human-in-the-loop supervision to ensure transparency, interpretability, and pedagogical coherence. The conceptual results highlight the value of micro-behaviors as indicators of engagement and cognitive regulation, while identifying new technical and ethical directions for the design of intelligent and responsible learning systems. Ultimately, this research advocates for a human-centered vision of educational AI — not as a replacement for teachers, but as a cognitive partner that enhances reflective, inclusive, and sustainable learning.