Les tâches dans les environnements virtuels immersifs sont associées à des techniques et à des dispositifs d'interaction 3D (e.g. la sélection d'objets 3D à l'aide de la main virtuelle via un flystick). Alors que les environnements et les tâches deviennent de plus en plus complexes, les techniques ne peuvent plus être les mêmes pour chaque application, voire pour les différentes situations au sein d'une application. Une solution est d'adapter l'interaction en fonction des besoins de la situation pour améliorer l'utilisabilité. Ces adaptations peuvent être effectuées manuellement par le concepteur ou l'utilisateur, ou automatiquement par le système créant ainsi une interaction adaptative. La formalisation d'une telle assistance automatique nécessite la gestion d'informations pertinentes au vu de la situation. L'ensemble de ces informations fait émerger le contexte de l'interaction. L'assistance adaptative obtenue en raisonnant à partir de ces informations est ainsi consciente du contexte. De nombreuses possibilités existent pour l'obtenir. Notre objectif est une gestion du contexte qui préserve ses degrés élevés d'expressivité et d'évolutivité tout en étant facile à intégrer. Nous proposons une modélisation de ce problème par des graphes conceptuels basés sur une ontologie et gérés par un moteur externe en logique du premier ordre. Le moteur est générique et utilise une base de connaissance contenant des faits et des règles, qui peuvent être changés dynamiquement. Nous avons intégré une notion de confiance, afin d'établir l'adéquation d'une situation à la base de connaissances. La confiance des réactions est comparée à leur impact afin de ne garder que les pertinentes tout en évitant de saturer l'utilisateur. Les applications utilisent des outils qui peuvent être contrôlés par le moteur. Des capteurs permettent d'extraire des informations sémantiques pour le contexte. Des effecteurs permettent d'agir sur l'application et d'obtenir des adaptations. Un jeu d'outils et une base de connaissance pour l'interaction 3D ont été créés. De nombreuses étapes sont introduites dans la base de connaissance pour de bonnes combinaisons et une réflexion indépendante d'outils spécifiques. Nos premières applications illustrent la compréhension de la situation, dont les intérêts et difficultés de l'utilisateur, et le déclenchement d'assistances adaptées. Une étude hors ligne montre ensuite l'accès et l'évolution des étapes du moteur selon la situation. Le raisonnement sémantique générique obtenu est alors expressif, compréhensif, extensif et modifiable dynamiquement. Pour l'interaction 3D, il permet une assistance universelle automatique, ponctuelle ou manuelle à l'utilisateur et des analyses hors-lignes d'activités ou de conceptions pour le concepteur.