Cette thèse vise à proposer une base conceptuelle pour le développement d’un outil d’apprentissage centré sur l’apprenant en zones défavorisées et conflictuelles comme le nord du Mali pour renforcer l’accès à l’éducation aux enfants de 6 à 11 ans. Pour ce faire, l’étude a consisté à dresser le profil utilisateur, à concevoir une base de données du modèle de l’apprenant/utilisateur, à valider les informations contenues dans la base de données sur les enfants, les valeurs et besoins exprimés par la communauté, à élaborer le modèle pédagogique (parcours et activités d’apprentissage contextualisées, pédagogie intégrative), à concevoir le modèle médiatique en prenant en compte le scénario d’évaluation (outils de communication contextualisés) et enfin à identifier des attributs définissant le contexte, à intégrer dans le système d’apprentissage afin d’assurer son adaptativité.     Pour y arriver, cette thèse s’est appuyée sur des méthode privilégiant des données authentiques de terrain, notamment celle des personas (Bornet et Brangier, 2013), celle dite explicite (Çufoğlu, 2012) et celle de modélisation des intérêts directe (Eke et al., 2019 ; Gao et al. 2010). Trois enquêtes de terrain ont été menées pour concevoir une base de données terrain puis validée par un test d’évaluation/positionnement lors d’une quatrième enquête en associant démarche ethnographique (méthode Kalani) et méthode d’ingénierie techno-pédagogique MISA. Pour modéliser le contexte, nous avons utilisé une méthode hybride SCRUM-DBR, qui a permis de correspondre les exigences/besoins à des hypothèses pédagogiques, elles-mêmes intégré dans les différentes phases du modèle pédagogique au modèle médiatique pour une prise en compte optimale du contexte dont les dimensions et attributs nouveaux apportés par cette recherche peuvent faire avancer les connaissances dans le domaine. 

Mots-clés : Accès à l’éducation, Afrique subsaharienne, enfants de Kalani, zones de conflits, enquêtes de terrain, système d’apprentissage mobile, ingénierie techno pédagogique, méthode Kalani, Base authentique de données, intelligence artificielle