Cette contribution est un manifeste pour considérer les interactions liées à l'activité d'apprentissage comme des connaissances inscrites de même nature que les connaissances inscrites dans les modèles par les experts ou cal- culées à partir de données de corpus contrôlés. Nous revenons sur une contro- verse ayant traversé la communauté de l'intelligence artificielle sur la nature de la connaissance et sur les enjeux mêmes de l'IA. Nous proposons d'articuler le point de vue de l'IA traditionnelle (modélisation de connaissances " déjà là ") et le point de vue de l'IA revisitée par la prise en compte du corps et de son ac- tivité dans l'environnement. Nous illustrons schématiquement ce que pourrait être cette articulation et présentons une application à l'enseignement à distance (Projet PIXED) comme exemple d'une telle approche. La discussion est l'occasion de montrer le chemin à parcourir pour que cette articulation soit fac- ile à intégrer par les concepteurs d'EIAH avec quelques pistes explorées dans l'équipe SILEX : systèmes de Gestion de Traces modélisées et mécanismes d'apprentissage interactif de connaissance.