L'apprentissage en ligne joue un rôle crucial dans l'enseignement supérieur, en particulier dans les contextes d'apprentissage à distance, où il dépend largement des ressources multimédias telles que les vidéos. Malgré leur valeur pédagogique, ces ressources souffrent souvent d'un manque de structure sémantique, ce qui rend difficile pour les apprenants de s'engager profondément avec le contenu. En particulier, les vidéos éducatives manquent généralement d'annotations significatives et de liens sémantiques, ce qui limite la capacité des apprenants à naviguer et à contextualiser le matériel. De plus, maintenir l'attention des apprenants pendant l'instruction basée sur des vidéos reste un défi persistant. Des études récentes ont mis en évidence l'impact positif des outils d'annotation sur la performance et l'engagement des apprenants. En réponse à ces enjeux, une initiative de recherche à l'Université Chadli Bendjedid d'El Tarf (UCBET) a développé une plateforme d'apprentissage en ligne innovante intégrant une ontologie spécifique au domaine et un module d'annotation vidéo sémantique. Cette plateforme permet aux apprenants d'enrichir le contenu vidéo en taguant des segments à l'aide de vocabulaires de données liées, facilitant ainsi une compréhension plus approfondie des concepts présentés. En parallèle, elle offre aux éducateurs des outils analytiques pour évaluer et surveiller les activités d'apprentissage en ligne. Une évaluation expérimentale de la plateforme a démontré son efficacité : les étudiants qui ont utilisé les fonctionnalités d'annotation sémantique ont montré une amélioration de la compréhension et de la rétention. Les résultats suggèrent que l'intégration de l'annotation vidéo sémantique dans les environnements d'apprentissage en ligne peut améliorer de manière significative le processus d'apprentissage et les résultats dans les contextes d'enseignement supérieur. De plus, la plateforme favorise une approche plus interactive et centrée sur l'apprenant, promouvant la construction active des connaissances. Elle contribue également à la personnalisation des parcours d'apprentissage en permettant le filtrage sémantique du contenu. D'un point de vue institutionnel, cela fournit des données précieuses pour évaluer les pratiques pédagogiques et améliorer la conception des cours. De futures recherches pourraient explorer l'intégration avec des systèmes de recommandation et des technologies d'apprentissage adaptatif. Cette approche représente une étape prometteuse vers des écosystèmes éducatifs intelligents et riches en sémantique.