L'enseignement distance (EaD) s'est consolid comme une modalit importante du syst me ducatif. Flexible, volutif et avec un co t de mise en oeuvre relativement faible, l'EaD permet d'atteindre des endroits loign s, r alisant le droit l' ducation de milliers de citoyens marginalis s par l'absence de l' tat. Il est cependant un fait que l' ducation doit respecter l'individualit de l' tudiant, et il n'est pas possible de penser en termes de processus ducatif simplement massifi . En ce sens, l'analyse de l'apprentissage (AL) et l'exploitation des donn es ducatives se pr sentent comme des m thodes pertinentes d'extraction et d'analyse des donn es du processus d'enseignement et d'apprentissage r alis dans des environnements d'apprentissage virtuels (AVA). Il est d montr que ces m thodes sont capable d'agir dans des sc narios Big Data et donc capable de concevoir et soutenir les initiatives visant personnaliser et adapter le processus d'enseignement. L'apprentissage dans des contextes d'apprentissage en ligne caract ris s par la production de volumes importants de journaux et de statistiques.