L'objectif de cet article est la comparaison de deux approches de l'adaptation. L'adaptation par révision (APR) s'appuie sur un opérateur de révision des connaissances et consiste à appliquer cet opérateur pour réviser le cas source par le cas cible qui représente le problème à résoudre, en prenant en compte les connaissances du domaine. Les connaissances utiles à l'APR sont l'opérateur de révision et les connaissances du domaine. L'adaptation différentielle (AD) s'inspire du calcul différentiel en le généralisant à des espaces de représentation non nécessairement numériques. Les connaissances d'adaptation de l'AD sont les influences de chaque variation de descripteurs de problème sur les variations des descripteurs de solution. Il est montré que l'APR généralise l'AD au sens où on peut construire un opérateur de révision paramétré par les connaissances de l'AD telles que l'APR muni d'un tel opérateur et sans connaissances du domaine coïncide avec l'AD. Cela indique d'une part comment étendre l'AD pour qu'elle tienne compte de connaissances du domaine et, d'autre part, comment choisir un opérateur de révision pertinent pour l'APR en s'appuyant sur les principes de l'AD.