Jusqu'à présent, j'ai développé des agents dans un environnement statique. Est-il possible d'adapter nos mécanismes dans un environnement dynamique? Les premières versions séquentielles de nos agents ont montré qu'en observant des séquences d'interaction, l'agent pouvait suivre des objets mobiles. Nous avons ainsi combiné les modèles spatiaux et séquentiels : en effet, en observant des séquences de deux interactions, il est possible de caractériser un déplacement par rapport à l'agent.
L'implémentation de ce modèle a permis de montrer que les signatures d'interactions d'un tel agent sont capables d'intégrer les propriétés dynamiques de l'environnement: la position de l'objet désigné par les signatures dépend de son déplacement. Des tests ont été effectués avec une mémoire spatiale pré-cablée intégrant les propriétés observées dans les signatures d'interactions. Il apparaît que l'agent "anticipe" la position des proies mobiles, cherchant parfois à les dépasser avant de tourner pour les intercepter (Gay and Hassas, 2015).
Nous pouvons constater que l'agent tourne à gauche puis tente de dépasser la proie pour l'atteindre : la mémoire spatiale compense le déplacement des objets mobiles.