Ce travail s’inscrit dans une problématique générale de l’analytique de l’apprentissage numérique et particulièrement dans le contexte du projet ANR HUBBLE, un observatoire national permettant le dépôt de processus d’analyse de haut niveau. Nous nous intéressons principalement à la communication des données d’analyse aux utilisateurs en mettant à leur disposition des tableaux de bord d'apprentissage (TBA). Notre problématique porte sur l’identification de structures génériques de TBA dans le but de générer dynamiquement des TBA sur mesure. Les structures proposées doivent être à la fois génériques et adaptables aux besoins d’utilisateurs. Les travaux existants proposent le plus souvent des TBA trop généraux ou développés de manière adhoc. Au travers du projet HUBBLE, nous souhaitons exploiter les décisions des utilisateurs pour générer dynamiquement des TBA. Nous nous sommes intéressés au domaine de l’informatique décisionnelle en raison de la place des tableaux de bord dans leur processus. La prise de décision exige une compréhension explicite des besoins des utilisateurs. C'est pourquoi nous avons adopté une approche de conception centrée sur l'utilisateur (CCU) ce qui permet de fournir aux utilisateurs des TBA adaptés. Nous proposons aussi un processus de capture des besoins qui a permis l’élaboration de nos modèles (indicateur, moyens de visualisation, utilisateur, patron, …). Ces derniers sont utilisés par un processus de génération implémenté dans un prototype de générateur dynamique de TBA. Nous avons procédé à une phase d'évaluation itérative dont l’objectif est d'affiner nos modèles et de valider l'efficacité de notre processus de génération.