Dans ce rapport, nous remarquons que l'évaluation des agents développementaux et intrinsèquement motivés est un problème. Les environnements de simulation actuels ne sont pas adaptés. L'enjeu est de proposer un modèle et une implémentation d'un environnement de simulation répondant à des critères spécifiques (interactivité, immersivité, en ligne, multi-agent, ergonomie, évolutivité et interactionniste). Ces critères résument la volonté de produire un nouveau protocole de test destinés aux concepteurs d'agent développemental et intrinsèquement motivé, qui reste simple d'utilisation et adaptable aux différents cas d'utilisation. Nous proposons un modèle qui tient compte de deux niveaux d'utilisateur afin de séparer les concepteurs d'agent, qui préparent les simulations, et les observateurs, qui jouent les simulations. Le partage des résultats évolue des valeurs statistiques traditionnelles vers la possibilité de rejouer les simulations, de modifier leur cours afin d'étudier l'apprentissage des agents. Nous centrons ensuite notre modèle sur les interactions. Les interactions agent-environnement permettent de ne plus distinguer l'action de la perception. La perception se fait au travers de l'action. Les interactions observateur-environnement permettent de faire participer l'humain aux simulations, sans qu'il n'agisse directement sur l'agent, comme pour les apprentissages à base de récompenses. Enfin, nous précisons l'importance des traces qui sont des résultats de simulation permettant d'étudier a posteriori l'apprentissage de comportements des agents. Dans la présentation de SECA, implémentation du modèle précédent, nous décrivons son architecture, l'interactivité pour l'observateur qui devient acteur des simulations et le tableau de bord qui offre une représentation des stimuli reçus par l'agent et de son état interne.