L’Industrie 5.0 promeut des systèmes de production centrés sur l’humain, dans lesquels les humains et les systèmes cyber-physiques (Cyber-Physical Systems - CPS) collaborent en tant que partenaires plutôt que d’évoluer dans des rôles isolés. Dans de tels contextes, l’interopérabilité sémantique seule est insuffisante, car une collaboration efficace requiert non seulement une interprétation commune des données, mais aussi l’alignement de la conscience de la situation, des modèles mentaux, des intentions et des processus de prise de décision. Dans ce contexte, cette thèse étudie la transition vers l’interopérabilité cognitive au sein des Entreprises Cyber-Physiques (Cyber-Physical Enterprises - CPE) en proposant un cadre basé sur un Jumeau Numérique Cognitif (Cognitive Digital Twin - CDT) et une Architecture Cognitive afin de soutenir la collaboration humain-CCPS. La thèse établit d’abord une conceptualisation formelle des systèmes cognitifs et introduit une définition de l’interopérabilité cognitive allant au-delà de l’alignement sémantique. En s’appuyant sur la psychologie cognitive et les théories de la cognition en équipe, un Modèle de Maturité de l’Interopérabilité Cognitive (Maturity Model of Cognitive Interoperability - MMCI) est proposé afin de caractériser des niveaux progressifs d’alignement cognitif, allant du partage de la conscience de la situation jusqu’à la prise de décision conjointe avec régulation métacognitive. Le travail définit ensuite la notion de Jumeau Numérique Cognitif (Cognitive Digital Twin - CDT) comme un jumeau numérique enrichi de capacités cognitives, et analyse les exigences architecturales nécessaires pour opérationnaliser la cognition dans de tels systèmes. Afin de soutenir un raisonnement structuré et l’explicabilité, une base sémantique fondée sur une ontologie est conçue pour représenter les tâches, les agents, les capacités, les compétences et les contraintes contextuelles au sein d’un modèle unifié de connaissances. Par ailleurs, l’architecture cognitive CLARION est intégrée comme noyau décisionnel du CDT, permettant un fonctionnement hybride neuro-symbolique en combinant le raisonnement symbolique avec des mécanismes d’apprentissage. Le cadre proposé est validé à travers un cas d’usage industriel d’assemblage collaboratif humain-robot impliquant un cobot UR5e. Les résultats expérimentaux montrent que l’intégration de la cognition dans le CDT améliore l’adaptabilité, la qualité de la prise de décision et la robustesse dans des scénarios de collaboration dynamique, comparativement à une approche reposant uniquement sur l’interopérabilité sémantique. Globalement, cette thèse apporte des fondements conceptuels, des outils de modélisation et une architecture implémentable permettant de soutenir la transition de l’interopérabilité sémantique vers l’interopérabilité cognitive dans les futurs systèmes de production centrés sur l’humain.