Ce travail de thèse s'inscrit dans le domaine des EIAH, Environnements Informatiques pour l'Apprentissage Humain, en s'attachant à l'apprentissage des sciences expérimentales et tout particulièrement de la Physique comme domaine d'application. Cette recherche s'est effectuée dans un cadre pluridisciplinaire, nécessitant les apports de l'Informatique, des EIAH, de la Psychologie Cognitive et de méthodes d'analyse de situation telles l'Ethnographie ou encore l'entretien semi dirigé. Les TP nécessitent une réflexion de la part des apprenants afin d'expliquer un phénomène scientifique. Or cette argumentation est très rare dans ce contexte. Dans cette perspective, nous proposons un outil supportant cette dernière. Nous avons adopté une démarche de travail centrée utilisateur. Pour cela, nous avons effectué une étude de terrain à l'USTL (Université des Sciences et Technologies de Lille) afin (i) d'observer et de comprendre les enjeux et besoins et (ii) de définir les caractéristiques de notre application. Les apports théoriques sus-jacents à la conception de notre outil sont issus de la théorie de l'activité, des théories de l'apprentissage, de l'argumentation, des représentations externes, des EIAH et du CSCL. Nous avons choisi de représenter sous une forme graphique l'argumentation au sein de notre application, nommée ArgoGraph. Ce graphe conceptuel est composé de différents types de nœuds et d'un type de relation, avec pour chacun une sémantique clairement définie. Ce type de représentation présente l'avantage de faciliter la réflexion et l'interactivité des apprenants en permettant de représenter à la fois des éléments d'information (connaissances théoriques, résultats expérimentaux) et des éléments de communication (points de vue, hypothèse, désaccord…). ArgoGraph est une application utilisable par une personne seule (version mono utilisateur) ou en groupe (version multi utilisateurs). Dans ce second cas, il s'agit alors d'une utilisation synchrone. Une expérimentation a été effectuée permettant de tester l'utilisabilité d'ArgoGraph en situation réelle d'apprentissage dont nous présentons les principaux résultats.