Ces travaux de recherche se situent dans le domaine des Environnements Informatiques pour l’Apprentissage Humain (EIAH) et s’intéressent plus spécifiquement au tutorat, activité fondamentale dans les formations mais pourtant encore aujourd’hui mal définie et peu institutionnalisée. Ainsi, il n’existe que très peu de formations au tutorat et peu d’outils pour aider à la réalisation de cette activité alors que paradoxalement de plus en plus d’enseignements médiés informatiquement sont proposés et nécessitent l’accompagnement des apprenants par un ou des tuteurs. Partant d’une analyse des besoins des tuteurs, à partir d’une étude théorique et d’une étude de terrain, nous proposons de traiter cette problématique en concevant la plate-forme TE-Cap (« Tutoring Experience Capitalization »), fondée sur le concept de Communautés de Pratique (CoP). Nous adoptons une démarche de conception co-adaptative qui tend à faire évoluer la plate-forme en même temps que se précisent les besoins. Cette plate-forme a pour objectif de supporter les échanges, la confrontation et la mutualisation des expériences et des pratiques de ses utilisateurs afin de les amener à développer, de manière informelle et créative par l’entraide et la collaboration, des compétences et expertises, et à créer de nouvelles approches pour résoudre des problèmes. Construite sur la base d’un modèle d’Interconnexion de CoPs (ICP), proposé comme extension du concept de Constellation de CoPs (CCP), la plate-forme utilise une classification des connaissances s’inspirant de principes du Knowledge Management et du Web 2.0. Ce modèle d’ICP est appliqué au tutorat dans la plate-forme TE-Cap mais concerne tout ensemble d’acteurs exerçant une même activité. Il vise à favoriser la création et le partage de connaissances à la fois dans le contexte local de pratique des acteurs (l’institution ou l’entreprise) et au niveau global de l’activité. L’interface homme-machine représente la base de connaissances de manière spatiale et interactive, de façon à rendre rapide l’ajout et la recherche de connaissances, grâce à un modèle d'indexation adapté aux thèmes liés à la communauté identifiée. Deux expérimentations ont été menées dans le cadre du tutorat afin d’évaluer la plate-forme avec des tuteurs de disciplines et pays différents.