Les travaux présentés dans cette HDR concernent l'interaction homme-machine et l'ingénierie des connaissances. La première partie du mémoire décrit une méthodologie de conception pour les Systèmes d'Aide à l'Exploitation des Simulateurs d'Entraînement (SAESE). Les SAESE sont destinés à la formation professionnelle sur simulateurs, d'opérateurs humains engagés dans des tâches de supervision et de contrôle de dispositifs dynamiques. Depuis de nombreuses années, les simulateurs d'entraînement (SE) ont servi de support à la formation des opérateurs, suivant ainsi le paradigme de l'apprentissage par l'action. Un SAESE est un SE enrichi par des fonctions élaborées d'aide à l'instructeur et au stagiaire. La conception d'un SAESE cumule les difficultés de conception d'un EIAO et celles dues à la complexité technique du domaine de la formation. A partir d'une réflexion sur des projets industriels, une méthodologie de conception originale qui met en úuvre la capitalisation des connaissances à l'intérieur d'un SAESE a été élaborée. La capitalisation signifie la réutilisation des connaissances, la déduction de nouvelles connaissances ou encore le recueil de nouvelles connaissances à partir du support des connaissances déjà rassemblées. Pour les modules " sensibles" du SAESE pour lesquels l'expertise de l'instructeur humain est peu disponible, nous proposons de réaliser un système amorce pour un cycle itératif de développement. Pour ce faire, nous proposons de réutiliser des modèles de raisonnement génériques ou de dériver des modèles de raisonnement d'autres modèles du SAESE. L'acquisition des connaissances pour le système DIAPASON, destiné aux chargés de conduite des réseaux électriques moyenne tension, illustre nos propositions méthodologiques. Ce travail de synthèse a permis de clarifier les modèles de connaissances, qu'il s'agisse des modèles du dispositif ou des modèles de raisonnement. La deuxième partie du mémoire concerne nos travaux sur la modélisation du dialogue explicatif. Nous proposons une caractérisation des séquences explicatives fondée sur la reconnaissance de propriétés structurelles du dialogue et de la fonction illocutoire des actes de langage que nous validons par une étude sur corpus. Pour gérer le dialogue, nous avons opté pour un mécanisme de structuration différée plutôt que pour un mécanisme de structuration prédictive. Une maquette a été implémentée dans une interface de validation d'un diagnostic médical pour valider expérimentalement la caractérisation des séquences explicatives. Nous concluons ce mémoire par deux axes de recherche : élargir les SAESE de l'entraînement individuel à l'entraînement collectif en tirant parti de simulateurs d'entraînement en réseau, spécifier des patterns d'architecture pour les SAESE traduisant différents styles d'interaction.