Dans cet article, nous proposons une solution pour la reconnaissance et l'anticipation de situations dynamiques dans le cadre de l'assistance au déplacement des personnes lourdement handicapées. Elle a pour but de mémoriser, sous forme de scénarios, les trajets parcourus pour les reproduire afin de limiter le nombre de commandes à entrer par l'utilisateur. Notre application est adaptée à un fauteuil équipé de capteurs à ultrasons qui détectent l'aspect de l'environnement sous forme de distances entre le fauteuil et les obstacles. Les données en entrée de notre application sont donc de bas niveau. Cependant, l'algorithme d'apprentissage et de maintenance des scénarios que nous proposons travaille sur des données simples de haut niveau. De fait, notre solution inclut la création d'une base de connaissances contenant des OHN (Objets de Haut Niveau) correspondant à des événements précis, mais non uniques (porte, couloir sur la gauche, etc.). Ainsi, les scénarios peuvent être décrits par une succession d'OHN et d'actions associées, par exemple ", , , etc.". Cette structure simple permet une anticipation aisée et offre l'avantage d'être transposable à d'autres domaines d'application.