Notre travail aborde le problème de navigation autonome en milieu dynamique partiellement connu. Ce problème a généré de nombreux travaux durant les dix dernières années. Néanmoins, nous avons observé que certains aspect fondamentaux liés à la nature dynamique de l'environnement ont été oubliés, en commençant par la limite de temps qu'un système placé dans un environnement dynamique a, pour prendre une décision et exécuter son mouvement. Bien que cette contrainte soit d'importance cruciale, il y a paradoxalement peu de travaux dans la littérature la prennent en compte. Cette contrainte temps réel a été placée au cœur de notre travail. Dans ce travail nous présentons une technique de planification qui prend en compte de manière explicite la contrainte temps réel imposée par l'environnement dynamique. La planification de mouvement partiel (PMP) est une technique originale de planification qui réagit à tout moment; dès que le temps imparti pour calculer une trajectoire est écoulé, la meilleure trajectoire calculée disponible est transmise. En fait, de notre point de vue, l'approche PMP est la meilleure approche possible au problème que nous avons observé, à savoir l'incompatibilité intrinsèque entre la planification en environnement dynamique et la contrainte temps réelle. PMP intègre également le problème de sûreté, que nous considérons d'un point de vue des états de collisions inévitables (ICS), concept récent qui englobe toutes les approches existantes et de proposer une technique qui donne de fortes garanties de sûreté pour notre système. Enfin, dans ce travail, nous démontrons l'efficacité de notre approche PMP pour des environnements relativement complexes. Plusieurs expérience ont été mises en œuvre où PMP a ainsi été intégré sur une plate forme réelle, le robot type voiture Cycab, véhicule conçu par l'INRIA.