Les environnements multi-surfaces (MSE) combinent plusieurs surfaces dans une variété d'arrangements physiques pour former un espace d'information continu. Les grandes surfaces, telles que les tables et les écrans muraux, sont souvent utilisées comme espace partagé pour coordonner les efforts, et les périphériques portables, tels que les tablettes et les smartphones sont considérés comme des espaces personnels prenant en charge les tâches individuelles. Les MSE ont montré des avantages pour soutenir les activités co-implémentées, en particulier celles impliquant une exploration de données riches, telles que des activités collaboratives complexes de résolution de problèmes et de prise de décision. Cependant, la diversité des MSE soulève également des questions et des défis, car différents facteurs de configuration et dispositifs de MSE peuvent être adaptés à différents types d'activités, et le développement d'activités de collaboration dans les MSE reste complexe. Cette dissertation étudie comment les MSE peuvent soutenir la collaboration des utilisateurs en général et l'apprentissage collaboratif en particulier. Elle fournit des informations sur la façon dont la configuration et les facteurs de forme des périphériques des MSE façonnent les comportements collaboratifs des utilisateurs et propose des implications pour la conception d'activités collaboratives dans des MSE. Elle offre également un outil de prototypage rapide, qui peut être facilement utilisé par des non-experts, tels que des enseignants, afin de créer des activités de prise de décision collaboratives dans des MSE. / Multi-surface environments (MSEs) combine several of surfaces in a variety of physical arrangements to form a seamless information space. The large surfaces, such as tabletops and wall-displays are often used as a shared space to coordinate efforts, and handheld devices, such as tablets and smartphones are regarded as personal space supporting individual tasks. MSEs have shown benefits for supporting co-located activities, especially the ones involving rich data exploration, such as complex collaborative problem-solving and decision-making activities. However, the diversity of MSE also raises questions and challenges, as different configuration and devices factors of MSE can be suited for different kinds of activities, and developing collaborative activities in MSE remains complex. This dissertation studies how MSE can support users' collaboration in general, and collaborative learning specifically. It provides insights on how the configuration and form factors of devices in MSE shape users' collaborative behaviors, and offers implications on designing collaborative activities in MSE. It also contributes with a rapid prototyping tool, which can be easily used by non-experts, such as teachers, to create collaborative decision-making activities in MSE.