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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 déroulement des situations dynamiques sous forme de scénarios. Un scénario correspond à une période temporelle où les évènements ont une influence les uns sur les autres. Il est constitué d'une succession d'états et d'actions sous forme de symboles. Cet algorithme est inspiré du Raisonnement à Partir de Cas. Il a été imaginé et développé dans un souci de rapidité et pour une bonne gestion de l'évolution temporelle.