Malgré l’ « invasion » du numérique dans les lignes de production actuelles, le rôle et le savoir-faire de l’être humain restent incontournables dans le métabolisme de l’usine. Les visions autour de l’usine du futur exprimées à travers les feuilles de route récentes sont unanimes affirmant la nécessité de prendre en compte l’être humain et renforcer le rôle de son savoir-faire dans la conception de futurs systèmes de production. La littérature sur les approches existantes de structuration des connaissances en entreprise et de la conception de systèmes à base de connaissances montre quelques lacunes dans la prise en compte de l’aspect dynamique du contexte pour lequel les connaissances seront réutilisées. Dans ce contexte, les objectifs de cette thèse visent à adapter les connaissances exploitées à travers un système à base de connaissances à chaque contexte d’une activité en environnement de travail. Nous nous basons sur la notion du contexte telle qu’elle a été définie dans le paradigme de l’informatique ubiquitaire. La finalité de cette approche consiste à concevoir des modèles conceptuels permettant de structurer les connaissances suivant plusieurs échelles de complétude et de gérer l’information contextuelle dans un système à base de connaissances. Pour évaluer la validation de nos propositions scientifiques, nous avons mis en œuvre un outil d’assistance contextuelle à la tâche dénommé « Digital Factory Assistant » dédié aux acteurs d’une ligne de production et conçu dans le cadre du projet régional ARTUR (AtelieR du FuTuR).