  Nous pr\'esentons dans cette contribution une approche \`a la fois symbolique
et probabiliste permettant d'extraire l'information sur la segmentation du
signal de parole \`a partir d'information prosodique. Nous utilisons pour ce
faire des grammaires probabilistes poss\'edant une structure hi\'erarchique
minimale. La phase de construction des grammaires ainsi que leur pouvoir de
pr\'ediction sont \'evalu\'es qualitativement ainsi que quantitativement.
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  Methodologically oriented, the present work sketches an approach for prosodic
information retrieval and speech segmentation, based on both symbolic and
probabilistic information. We have recourse to probabilistic grammars, within
which we implement a minimal hierarchical structure. Both the stages of
probabilistic grammar building and its testing in prediction are explored and
quantitatively and qualitatively evaluated.

Machine Learning