Les indicateurs de performance des processus (PPI) sont des mesures quantifiables permettant d'évaluer la performance des processus métier et fournissant des informations essentielles aux décideurs. Actuellement, les modèles de processus personnalisables et les PPI sont généralement modélisés séparément, en particulier les variables PPI. De même, la modélisation de variantes de PPI sans lien explicite avec les processus personnalisables associés génère des modèles redondants, rendant l'ajustement et la maintenance difficiles. L'utilisation de méthodes et d'outils appropriés est nécessaire pour permettre l'intégration et la prise en charge de la variabilité PPI dans des modèles de processus personnalisables. Dans cette thèse, nous proposons la méthode de calcul d'indicateurs de performance de processus (PPIC), qui permet de modéliser la variabilité des PPI liée aux processus personnalisables calqués sur l'approche Business Process Feature Model (BPFM). La méthode Process PPIC prend en charge la modélisation de la variabilité des PPI à travers cinq étapes de conception, qui concernent la conception du PPICT, l'intégration du PPICT-BMFM et la configuration des PPI requis alignés sur les activités du processus. La méthode PPIC s'appuie sur un métamodèle et une notation graphique. Cette méthode a été implémentée dans un prototype utilisant la plateforme ADOxx. Une évaluation complète centrée sur l'utilisateur de l'utilisation de la méthode PPICT telle qu'elle est réalisée dans un cas réel de distribution de services publics pour modéliser la variabilité PPI liée à un modèle de processus personnalisable.