Cette étude est dédiée à la reconnaissance et l'anticipation des situations dynamiques à des fins d'assistance. Certains outils comme les Modèles de Markov Cachés ou les Réseaux de Petri sont déjà utilisés dans ce contexte mais pour pouvoir fonctionner en temps-réel, le concepteur doit préciser au préalable les différentes situations possibles. Nous proposons un algorithme générique qui acquiert lui-même les connaissances du système dynamique observé. Il s'adapte à l'utilisateur et aux situations rencontrées pour effectuer des prédictions. Nous représentons le...