Nous présentons une recherche en ingénierie des connaissances appliquée aux prédicats linguistiques et aux définitions lexicographiques de la théorie Sens-Texte (TST). Notre méthodologie comporte trois étapes. 1. Nous montrons en quoi la conceptualisation de la TST devrait être étendue pour faciliter sa formalisation. Nous justifions la nécessité de définir un niveau sémantique profond (SemP) à base de graphes. Nous y définissons la notion de type d'unité sémantique profonde et sa structure actancielle, de sorte que leur organisation hiérarchique puisse correspondre à une hiérarchie de sens au sein de laquelle ces structures actancielles sont héritées et spécialisées. Nous reconceptualisons les définitions lexicographiques au niveau SemP, et au niveau du dictionnaire. Finalement, nous présentons un prototype d'éditeur de définitions basé sur la manipulation directe de graphes. 2. Nous proposons un formalisme de représentation des connaissances adapté à cette conceptualisation. Nous démontrons que les logiques de description et le formalisme des Graphes Conceptuels ne sont pas adaptés, et nous construisons alors un nouveau formalisme, dit des Graphes d'Unités. 3. Nous étudions l'opérationnalisation du formalisme des Graphes d'Unités. Nous lui associons une sémantique formelle basée sur la théorie des modèles et l'algèbre relationnelle, et montrons que les conditions de décidabilité du raisonnement logique correspondent aux intuitions des lexicographes. Nous proposons également une implémentation du formalisme avec les standards du web sémantique, ce qui permet de profiter des architectures existantes pour l'interopérationnalisation sur le web des données lexicales liées.

Nous étudions l'algorithmique de deux problèmes centraux d'Intelligence Artificielle, pour des bases de connaissances représentées, notamment, par des formules propositionnelles de Horn, bijonctives, Horn-renommables ou affines. Nous traitons tout d'abord l'acquisition de connaissances à partir d'exemples : nous donnons notamment un algorithme efficace et général pour l'acquisition exacte, complétons l'état de l'art pour l'approximation et donnons un algorithme pour le PAC-apprentissage des formules affines. Nous étudions ensuite des problèmes de raisonnement : nous donnons un algorithme général pour l'abduction, qui nous permet d'exhiber de nouvelles classes polynomiales, et posons de premières pierres pour l'étude de ce processus lorsque la base de connaissances est approximative. L'étude des formules affines pour la représentation de connaissances n'avait jamais été réellement menée. Les résultats présentés dans ce mémoire montrent qu'elles possèdent de nombreuses bonnes propriétés.

Dans les sciences expérimentales telles que les sciences de l'aliment, les données jouent un rôle essentiel, puisque les théories du domaine sont fondées sur les données expérimentales, leur exploitation et leur analyse. Cependant, l'état de l'art montre que les données expérimentales disponibles sont souvent partielles, éparpillées sur des supports variés, ou sans modèle mathématique sous-jacent établi. Une autre source d'information est également disponible : les connaissances expertes, toutefois pas toujours formalisées sur des supports écrits. Les connaissances expertes peuvent exprimer des points de vue différents, potentiellement conflictuels s'ils visent des objectifs divergents. Un défi majeur est donc d'intégrer ces données et ces connaissances et de développer des méthodes permettant de les utiliser pour l'aide à la décision. Ce mémoire présente un ensemble de stratégies et méthodes complémentaires définies et développées pour, ensemble, traiter cette problématique. Il aborde trois thèmes de recherche : l'intégration de formalismes hétérogènes, les méthodes prédictives et l'argumentation pour l'aide à la décision.

Pour répondre à une demande de plus en plus exigeante en termes de personnalisation, de délai et de coût, la Chaîne Logistique a pour objectif d'être intégrée et agile. Pour cela la Chaîne Logistique se doit de gérer des flux d'information structurés et non structurés au travers de Systèmes d'Information. Contrairement aux premiers, les flux d'information non structurés sont difficilement intégrables car ils échappent à toutes logiques normatives. Ils se développent en situation de travail effective, au travers d'échanges interpersonnels, favorisant le développement de connaissances. Cependant de récents travaux en Système de Gestion des Connaissances et traitant de la connaissance dans la Chaîne Logistique positionnent les connaissances issues de ces flux d'information non structurés comme une ressource clé pour le développement de l'agilité des organisations. Ce travail propose de comprendre comment la mise en place d'un ERP (Système d'Information de gestion, couramment utilisé pour gérer la Chaîne Logistique) associée à une démarche de gestion des connaissances peut permette l'intégration des flux d'information structurés et non structurés dans une Chaîne Logistique intra-organisationnelle. Il s'appuie pour cela sur une recherche-intervention réalisée au sein de la Chaîne Logistique de Bonfiglioli Transmissions, sur une période de trois ans. Ce travail souligne, d'une part, l'intérêt d'associer Système d'Information de Gestion et Système de Gestion des Connaissances pour intégrer les flux d'information structurés et non structurés de la chaîne logistique et améliorer son efficacité. Il met ensuite en avant le rôle d'un management orienté relations et connaissances dans la mise en place d'un Système de Gestion des Connaissances recherchant la production de connaissances pour l'amélioration de l'efficacité de la Chaîne Logistique. Enfin, il met en avant qu'un manque de reconnaissance par l'organisation, du mode de fonctionnement centré connaissance naissant de la démarche, conduit à la destruction du réseau d'échange des connaissances et à une déstabilisation de l'organisation. L'analyse de nos résultats terrains au travers de la Théorie de l'Acteur-Réseau permet de confirmer l'importance des dimensions relationnelles, cognitives, et structurelles du capital social organisationnel dans la mise en place d'une démarche de Gestion des Connaissances pour la Chaîne Logistique intra-organisationnelle. Ce travail conclut qu'une démarche de Gestion des Connaissances pour la Chaîne Logistique intra-organisationnelle devrait passer par une articulation cohérente des trois dimensions du capital social par l'organisation.

Dans la plupart des activités quotidiennes, l’Homme a tendance à utiliser des connaissances imparfaites. L’imperfection se rapporte à trois volets : l’imprécision, l’incertitude et l’incomplétude. Nous thèse concerne les connaissances imprécises. En particulier, nous nous intéressons au traitement qualitatif de l’information imprécise dans les systèmes à base de connaissances. Diverses approches ont été proposées pour traiter les connaissances imprécises, en particulier, la logique floue et la logique multivalente. Les théories des ensembles flous et des multi-ensembles sont un moyen très approprié pour la représentation et la modélisation de l’imprécision.Notre travail s’inscrit dans le contexte de la logique multivalente. Celle-ci permet de représenter symboliquement des connaissances imprécises en utilisant des expressions adverbiales ordonnées du langage naturel. L’utilisation de ces degrés symboliques est plus compréhensible par les experts. Ce type de représentation de données est indépendant du type de leurs domaines de discours. Ainsi, la manipulation des connaissances abstraites ou faisant référence à des échelles numériques se fait de la même manière.Dans la littérature, le traitement de l’information imprécise repose sur une hypothèse implicite de la répartition uniforme des degrés de vérité sur une échelle de 0 à 1. Néanmoins, dans certains cas, un sous-domaine de cette échelle peut être plus informatif et peut inclure plus de termes. Dans ce cas, l’information est définie par des termes déséquilibrés, c’est-à-dire qui ne sont pas uniformément répartis et/ou symétriques par rapport à un terme milieu. Par exemple, pour l’évaluation des apprenants, il est possible de considérer un seul terme négatif F correspondant à l’échec. Quant à la réussite, elle est décrite par plusieurs valeurs de mention, i.e. D, C, B et A. Ainsi, si le terme D est le seuil de la réussite, il est considéré comme le terme milieu avec un seul terme à sa gauche et trois à sa droite. Il s’agit alors d’un ensemble non uniforme.Dans ce travail, nous nous concentrons sur l'extension de la logique multivalente au cas des ensembles non uniformes. En s'appuyant sur notre étude de l'art, nous proposons de nouvelles approches pour représenter et traiter ces ensembles de termes. Tout d'abord, nous introduisons des algorithmes qui permettent de représenter des termes non uniformes à l'aide de termes uniformes et inversement. Ensuite, nous décrivons une méthode pour utiliser des modificateurs linguistiques initialement définis pour les termes uniformes avec des ensembles de termes non uniformes. Par la suite, nous présentons une approche de raisonnement basée sur le modèle du Modus Ponens Généralisé à l'aide des Modificateurs Symboliques Généralisés. Les modèles proposés sont mis en œuvre dans un nouveau système de décision fondé sur des règles pour la reconnaissance de l'odeur de camphre. Nous développons également un outil pour le diagnostic de l'autisme infantile. Les degrés de sévérité de l'atteinte par ce trouble autistique sont représentés par l'échelle d'évaluation de l'autisme infantile (CARS). Il s'agit d'une échelle non uniforme. / In most daily activities, humans use imprecise information derived from appreciation instead of exact measurements to make decisions. Various approaches were proposed to deal with imperfect knowledge, in particular, fuzzy logic and multi-valued logic. In this work, we treat the particular case of imprecise knowledge.Taking into account imprecise knowledge by computer systems is based on their representation by means of linguistic variables. Their values form a set of words expressing the different nuances of the treated information. For example, to judge the beauty of the Mona Lisa or the smell of a flower, it is not possible to give an exact value but an appreciation is given by a term like "beautiful" or "floral".In the literature, dealing with imprecise information relies on an implicit assumption: the distribution of terms is uniform on a scale ranging from 0 to 1. Nevertheless, in some cases, a sub-domain of this scale may be more informative and may include more terms. In this case, knowledge are represented by means of an unbalanced terms set, that is, not uniformly nor symmetrically distributed.We have noticed, in the literature, that in the context of fuzzy logic many researchers have dealt with these term sets. However, it is not the case for multi-valued logic. Thereby, in our work, we aim to establish a methodology to represent and manage this kind of data in the context of multi-valued logic. Two aspects are treated. The first one concerns the representation of terms within an unbalanced multi-set. The second deals with the treatment of such kind of imprecise knowledge, i.e. with symbolic modifiers and in reasoning process.In this work, we focus on unbalanced sets in the context of multi-valued logic. Basing on our study of art, we propose new approaches to represent and treat such term sets. First of all, we introduce algorithms that allow representing unbalanced terms within uniform ones and the inverse way. Then, we describe a method to use linguistic modifiers within unbalanced multi-sets. Afterward, we present a reasoning approach based on the Generalized Modus Ponens model using Generalized Symbolic Modifiers. The proposed models are implemented in a novel rule-based decision system for the camphor odor recognition within unbalanced multi-set. We also develop a tool for child autism diagnosis by means of unbalanced severity degrees of the Childhood Autism Rating Scale (CARS).

Actuellement, le développement du travail en mode projet, ainsi que le travail en réseaux, entraînent de profondes modifications dans la manière de concevoir les espaces de travail et les bureaux. Les entreprises qui conçoivent ces espaces associent souvent des architectes et des designers.La thèse a pour objet de répondre à la question suivante : comment les connaissances nouvelles sont elles générées dans les activités de conception relatives au domaine de l'aménagement des espaces de travail ?Le premier chapitre s'articulera autour des différents travaux relatifs aux activités deconception (travaux de Lebahar, Hatchuel et Visser, etc.). Le second s'intéressera aux différentes théories relatives à la génération des connaissances (travaux de Nonaka, Tsoukas et Engeström, etc).Afin de répondre à notre question de recherche, nous avons mis en place un dispositif d'observation de longue durée au sein des entreprises étudiées (approche de nature ethnométhdologique). Il s'agit de deux entreprises parisiennes spécialisées dans l'aménagement des espaces de travail: Génie des Lieux et Workspace CBRE.Nous avons montré que des difficultés d'intercompréhension apparaissent dans les activités de conception. Ces obstacles sont dûs à l'existence des connaissances tacites relationnelles au sens d'Harry Collins. Ces dernières peuvent être rendues explicites par la conception d'objets intermédiaires. Nous avons vu également comment la conception des artefacts en deux dimensions et en trois dimensions permet la génération des connaissances nouvelles et utiles dans un projet d'aménagement d'espaces de travail. / The development of this work is currently carried out in a project mode, since working in the network requires deep modifications in a way of conceiving the workspaces as well as the offices. The enterprises that conceive these spaces often associate both the designers and the architects.The purpose of this present thesis is to answer the flowing question: how are the recent knowledges generated in the conception activities which appear in the field of work space planning?The first chapter focuses on the works related to the conception activities (works of Lebahar, Hatchuel and Visser...etc...). The second deals with the different theories relating to the generation of knowledge (works of Nonaka, Tsoukas and Engeström... etc...).To answer our research question, we have installed a device which requires a long_term intervention inside the enterprises meant for study (ethnomethodological approach). There are two Parisian enterprises that specialize in work space planning: (GENIE DES LIEUX and workspace CBRE).During the work, we have shown some difficulty intercomprehension that emerged in the conception activities. We have concluded, as a result, that these obstacles were due to relational tacit knowledges (RTK) according to Harry Collins theory. However these difficulties can be made explicit by the conception of intermediate objects.We have also noticed that ho when conceiving the artifacts into two and three dimensions, this allows the generation of new and useful knowledges in a project of work space planning.

Cette thèse aborde la problématique de l’acquisition des connaissances dans le cadre de la conception des Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain (EIAH). Dans le contexte spécifique de ce travail, nous nous intéressons à des EIAH destinés à enseigner des méthodes de résolution de problèmes. De telles méthodes permettent, dans un domaine donné, de reconnaître la classe d’un problème et d’être capable de savoir quelle technique de résolution appliquer pour le résoudre. Le coût de conception de ces EIAH est cependant très élevé, en particulier du fait de l’élicitation des connaissances, qui nécessite non seulement une expertise dans le domaine concerné mais également en programmation.Afin de réduire le coût de conception de ces EIAH, et permettre à des auteurs (enseignants ou pédagogues plus experts) de pouvoir éliciter sans programmer les connaissances nécessaires à l’EIAH, nous proposons un processus d’acquisition interactive de ces connaissances. Ce processus est mis en œuvre à travers la conception d’un outil auteur : AMBRE-KB. Pour ce faire, nous avons d’abord proposé des méta-modèles qui permettent de décrire la forme des connaissances à acquérir. Ces connaissances ne sont pas celles d’un expert dans un domaine, mais les connaissances telles qu’on voudrait qu’elles fonctionnent chez l’apprenant à l’issue de l’apprentissage. En s’appuyant sur ces méta-modèles, nous avons ensuite proposé un processus d’acquisition de ces connaissances qui permet d’assister l’auteur lors de l’élicitation des connaissances nécessaires, en lui permettant de construire un modèle de connaissances spécifique à un domaine.Nous avons mené deux expérimentations pour évaluer le processus d’acquisition des connaissances et sa mise en œuvre dans l’outil AMBRE-KB. La première porte sur la complétude. Il s’agit de vérifier, pour un domaine donné, si les modèles de connaissances générés par AMBRE-KB permettent à l’EIAH de résoudre des problèmes. L’objectif de la deuxième expérimentation est de mesurer l’utilité et l’utilisabilité de AMBRE-KB. Les résultats des deux expérimentations sont satisfaisants. / The general issue we addressed in this thesis is the challenge of knowledge elicitation in Intelligent Tutoring Systems (ITS). In the context of this work, we are interested in ITS teaching problem solving methods. Teaching methods for solving problems consists in teaching students how to think about the problem before starting its resolution. In a given field, such a method is based on a categorization of problems. Knowing to recognize the class of a problem enables students to choose the resolution technique associated with this class. However, designing such ITS is tedious and costly, and specially require expertise in the application domain and in programming.In order to reduce the design cost of these ITS and to enable an author (for example a teacher) to be able to elicit knowledge needed without programming, we propose an interactive knowledge elicitation process. This process is implemented through the design of an authoring tool: AMBRE-KB. For that, we first propose meta-models for the knowledge to be acquired. This knowledge is not an expert knowledge, but knowledge such as we would want that they work at the end of the learning. Next, we propose a knowledge acquisition process based on these meta-models, which enable the author to be assisted in the elicitation process enabling him/her to build specific knowledge models for a given domain.We conducted two experiments to evaluate the knowledge acquisition process and its implementation in the AMBRE-KB tool. The first relates to completeness. The aim is to verify, for a given domain, whether the knowledge models generated by AMBRE-KB enable the solver to solve problems. The aim of the second experiment is to measure the utility and usability of AMBRE-KB. The results of both experiments are satisfactory.

L'objectif de cette thèse est d'étudier les différents types de connaissances et de compétences impliquées dans l'expertise du vin. Ce travail s'appuyant sur le concept de vin de garde, nous avons dans un premier temps approfondi l'étude de ce concept et nous avons identifié des indices gustatifs (astringence et acidité) et olfactifs (notes boisé, brûlé, vanillé et pruneau) utilisés par les professionnels bourguignons du vin pour évaluer le potentiel de garde de vins rouges de Bourgogne. L’étude de l’expertise s’est articulée autour de deux études. Dans la première étude, nous avons testé si l’environnement dans lequel les professionnels exercent leur activité entraîne des différences au niveau de leurs compétences perceptives et de leurs connaissances relatives au vin de garde. Nous avons montré que des professionnels bourguignons et bordelais sont globalement en accord pour catégoriser des vins de Bourgogne et de Bordeaux en vin de garde et de non garde. Cependant, les professionnels d’une région semblent plus en accord pour juger qu’un vin de leur région est de garde comparativement aux vins de l’autre région. Ceci pourrait indiquer que la familiarité intervient dans les jugements du potentiel de garde. Dans la deuxième étude, nous avons examiné comment les compétences perceptives, les connaissances conceptuelles, le contenu lexical et le statut des connaissances s’articulent chez des professionnels du vin, des œnophiles, des consommateurs de vin et des panélistes entraînés à décrire des vins. Nous avons montré que ces différents aspects se manifestent de manière différentielle selon le type d’expertise : les œnophiles utilisent un discours conventionnel et normatif comme les professionnels, les panélistes utilisent un lexique proche des professionnels, mais les œnophiles comme les panélistes sont similaires aux consommateurs quand des compétences perceptives et des connaissances conceptuelles en référence au vin de garde sont nécessaires. Les professionnels et les œnophiles s’identifient comme appartenant à une communauté qui partagerait les mêmes connaissances et représentations. Leurs connaissances sont également plus certaines que celles des panélistes et des consommateurs. Une dimension intéressante pour l’étude de l’expertise semble émerger : le statut partagé et assuré des connaissances. / This work aimed to investigate different types of knowledge and skills involved in wine expertise. This work is based on the “vin de garde” concept, we first broadened the study of this concept, and we identified gustatory (astringency and acidity) and olfactory (woody, burnt, vanilla and prune notes) clues used by wine professionals from Bourgogne to judge the aging potential of red wines from Bourgogne. The expertise is investigated through two studies. In the first study, we examined if the environment in which professionals practise leads to specific perceptive skills and conceptual knowledge regarding wines with an aging potential. We showed that overall professionals from Bourgogne and Bordelais are in agreement to categorize wines from Bourgogne and Bordeaux in “vin de garde” and “vin de non garde”. However, their judgements regarding aging potential seem more consensual for wines from their own area compared to wines from the other area. This could indicate that familiarity is involved in aging potential judgments. In the second study, we examined how perceptive skills, conceptual knowledge, lexical content and knowledge status are combined for wine professionals, oenophiles, wine consumers, and panelists trained to describe wines. We showed that these different aspects are combined according to the type of expertise: oenophiles use a conventional and normative discourse like professionals, panelists use a lexicon similar to professionals, but oenophiles and panelists are similar to consumers when perceptive skills and conceptual knowledge in reference to wine with an aging potential are required. Professionals and oenophiles consider themselves as belonging to a community with shared knowledge and representations. Their knowledge is also more certain than that of panelists and consumers. An interesting aspect for the study of expertise emerges: the shared and sure status of knowledge.

Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire s’inscrivent dans le cadre de la valorisation des connaissances issues des expériences passées afin d’améliorer les performances des processus industriels. La connaissance est considérée aujourd'hui comme une ressource stratégique importante pouvant apporter un avantage concurrentiel décisif aux organisations. La gestion des connaissances (et en particulier le retour d’expérience) permet de préserver et de valoriser des informations liées aux activités d’une entreprise afin d’aider la prise de décision et de créer de nouvelles connaissances à partir du patrimoine immatériel de l’organisation. Dans ce contexte, les progrès des technologies de l’information et de la communication jouent un rôle essentiel dans la collecte et la gestion des connaissances. L’implémentation généralisée des systèmes d’information industriels, tels que les ERP (Enterprise Resource Planning), rend en effet disponible un grand volume d’informations issues des événements ou des faits passés, dont la réutilisation devient un enjeu majeur. Toutefois, ces fragments de connaissances (les expériences passées) sont très contextualisés et nécessitent des méthodologies bien précises pour être généralisés. Etant donné le potentiel des informations recueillies dans les entreprises en tant que source de nouvelles connaissances, nous proposons dans ce travail une démarche originale permettant de générer de nouvelles connaissances tirées de l’analyse des expériences passées, en nous appuyant sur la complémentarité de deux courants scientifiques : la démarche de Retour d’Expérience (REx) et les techniques d’Extraction de Connaissances à partir de Données (ECD). Le couplage REx-ECD proposé porte principalement sur : i) la modélisation des expériences recueillies à l’aide d’un formalisme de représentation de connaissances afin de faciliter leur future exploitation, et ii) l’application de techniques relatives à la fouille de données (ou data mining) afin d’extraire des expériences de nouvelles connaissances sous la forme de règles. Ces règles doivent nécessairement être évaluées et validées par les experts du domaine avant leur réutilisation et/ou leur intégration dans le système industriel. Tout au long de cette démarche, nous avons donné une place privilégiée aux Graphes Conceptuels (GCs), formalisme de représentation des connaissances choisi pour faciliter le stockage, le traitement et la compréhension des connaissances extraites par l’utilisateur, en vue d’une exploitation future. Ce mémoire s’articule en quatre chapitres. Le premier constitue un état de l’art abordant les généralités des deux courants scientifiques qui contribuent à notre proposition : le REx et les techniques d’ECD. Le second chapitre présente la démarche REx-ECD proposée, ainsi que les outils mis en œuvre pour la génération de nouvelles connaissances afin de valoriser les informations disponibles décrivant les expériences passées. Le troisième chapitre présente une méthodologie structurée pour interpréter et évaluer l’intérêt des connaissances extraites lors de la phase de post-traitement du processus d’ECD. Finalement, le dernier chapitre expose des cas réels d’application de la démarche proposée à des interventions de maintenance industrielle. / The research work presented in this thesis relates to knowledge extraction from past experiences in order to improve the performance of industrial process. Knowledge is nowadays considered as an important strategic resource providing a decisive competitive advantage to organizations. Knowledge management (especially the experience feedback) is used to preserve and enhance the information related to a company’s activities in order to support decision-making and create new knowledge from the intangible heritage of the organization. In that context, advances in information and communication technologies play an essential role for gathering and processing knowledge. The generalised implementation of industrial information systems such as ERPs (Enterprise Resource Planning) make available a large amount of data related to past events or historical facts, which reuse is becoming a major issue. However, these fragments of knowledge (past experiences) are highly contextualized and require specific methodologies for being generalized. Taking into account the great potential of the information collected in companies as a source of new knowledge, we suggest in this work an original approach to generate new knowledge based on the analysis of past experiences, taking into account the complementarity of two scientific threads: Experience Feedback (EF) and Knowledge Discovery techniques from Databases (KDD). The suggested EF-KDD combination focuses mainly on: i) modelling the experiences collected using a knowledge representation formalism in order to facilitate their future exploitation, and ii) applying techniques related to data mining in order to extract new knowledge in the form of rules. These rules must necessarily be evaluated and validated by experts of the industrial domain before their reuse and/or integration into the industrial system. Throughout this approach, we have given a privileged position to Conceptual Graphs (CGs), knowledge representation formalism chosen in order to facilitate the storage, processing and understanding of the extracted knowledge by the user for future exploitation. This thesis is divided into four chapters. The first chapter is a state of the art addressing the generalities of the two scientific threads that contribute to our proposal: EF and KDD. The second chapter presents the EF-KDD suggested approach and the tools used for the generation of new knowledge, in order to exploit the available information describing past experiences. The third chapter suggests a structured methodology for interpreting and evaluating the usefulness of the extracted knowledge during the post-processing phase in the KDD process. Finally, the last chapter discusses real case studies dealing with the industrial maintenance domain, on which the proposed approach has been applied.

L’apprentissage donne souvent l’impression d’être un processus long et difficile, notamment quand il fait penser à l’école et à la difficulté que tout le monde a déjà ressentie pour maintenir sa motivation pour telle ou telle matière. Pourtant, il y a des choses que l’on apprend sans enseignement. Par exemple, apprendre à parler sa langue maternelle se fait naturellement sans effort conscient. Les connaissances primaires et secondaires sont une façon de distinguer ce qui est facile ou difficile à apprendre. Les connaissances primaires sont celles pour lesquelles nos mécanismes cognitifs auraient évolué, permettant une acquisition sans effort, intuitive et rapide alors que les connaissances secondaires sont apparues récemment : ce sont celles pour lesquelles nous n’aurions pas eu le temps d’évoluer et dont l’acquisition serait longue et coûteuse. Les écoles se focalisent essentiellement sur ce deuxième type de connaissances. Leur défi est de permettre ces apprentissages longs et coûteux, et, pour cela, de maintenir la motivation des apprenants. Une piste de recherche s’appuie sur le fait que les connaissances secondaires sont construites sur la base des connaissances primaires. En effet, personne n’est capable d’enseigner « initialement » une langue maternelle alors que l’apprentissage des langues étrangères s’appuie sur cette première langue. Le présent travail explore le caractère motivant et peu coûteux des connaissances primaires pour faciliter l’apprentissage de la logique en tant que connaissance secondaire. En modifiant la présentation de problèmes logiques avec des habillages liés aux connaissances primaires (e.g., nourriture et caractéristiques d’animaux) ou secondaires (e.g., règles de grammaire, mathématiques), huit premières expériences ont permis de mettre en avant les effets positifs des connaissances primaires que le contenu soit familier ou non. Les résultats montrent que les connaissances primaires favorisent la performance, l’investissement émotionnel, la confiance dans les réponses et diminuent la charge cognitive perçue. Quant aux connaissances secondaires, elles semblent miner la motivation des participants et générer une sensation de conflit parasite. De plus, présenter des problèmes avec un habillage de connaissances primaires en premier permettrait de réduire les effets délétères des connaissances secondaires présentées ensuite et aurait un impact positif global. Trois autres expériences ont alors mis ces résultats à l’épreuve de tâches d’apprentissage afin de proposer une approche qui favorise l’engagement des apprenants et leur apprentissage. Ces découvertes tendent à montrer que les recherches sur l’apprentissage bénéficieraient à prendre en considération les connaissances primaires plutôt que de les négliger car elles sont « déjà apprises ». / Learning often gives the impression of being a long and difficult process, especially when it reminds us of school and the difficulty that everyone has already experienced in maintaining motivation for a particular subject. Yet there are things we learn without teaching. For example, learning to speak one’s mother tongue is a natural process without conscious effort. Primary and secondary knowledge is a way of distinguishing what is easy or difficult to learn. Primary knowledge is the knowledge for which our cognitive mechanisms have evolved, allowing effortless, intuitive and rapid acquisition, whereas secondary knowledge has recently emerged: it is the knowledge for which we would not have had time to evolve and for which acquisition would be long and costly. Schools focus mainly on this second type of knowledge. Their challenge is to enable this lengthy and costly learning, and to do so, to maintain the motivation of learners. A research path is based on the fact that secondary knowledge is built on the basis of primary knowledge. Indeed, no one is able to teach a mother tongue “initially”, whereas foreign language learning is based on that first language. This work explores the motivational and inexpensive nature of primary knowledge to facilitate the learning of logic as secondary knowledge. By varying the content of logical problems with primary (e.g., food and animals’ features) or secondary knowledge (e.g., grammar rules, mathematics), the first eight experiments highlighted the positive effects of primary knowledge, whether or not the content was familiar. The results showed that primary knowledge promoted performance, emotional investment, confidence in responses and decreased perceived cognitive load. Secondary knowledge seemed to undermine participants’ motivation and generated a feeling of parasitic conflict. In addition, presenting primary knowledge content first reduced the deleterious effects of secondary knowledge presented second and would have an overall positive impact. Three other experiments then tested these results on learning tasks in order to propose an approach that fosters learners’ engagement and learning. These findings tend to show that research about learning would benefit from taking primary knowledge into account rather than neglecting it because it is “already learned”.