Le problème de la segmentation en mots, ou itémisation, est souvent considéré comme trivial grâce à la présence de séparateurs dans l'écriture. L'essor de l'Internet et surtout du Web a rendu disponibles des millions de documents dans une multitude de langues et généré un intérêt pour les applications multilingues, qui ont rapidement montré les limites des approches simplistes en vigueur jusqu'à présent. L'étude, d'une part, des systèmes d'analyse morphologiques (en particulier les formalismes fondés sur les états finis), et d'autre part, des applications spécialisées pour l'itémisation dans différentes langues réputées difficiles (japonais, chinois, thaï) mène à des observations contrastées. La notion même de mot, et donc le processus d'itémisation, varie grandement d'une langue à l'autre ; et s'il n'existe pas de méthode générique, surtout en l'absence de séparateurs entre les mots, des approches similaires sont employées par différents systèmes pour différentes langues. On propose de se placer au dessus de l'itémisation et de parler de segmentation de texte en général. On introduit un langage spécialisé pour la segmentation nommé Sumo (Segmentation Universelle Multiple par Ordinateur) dont la principale caractéristique est d'offrir une séparation claire entre le processus de segmentation et la ou les langues considérées. On a donc d'une part une structure de donnée dédiée, qui représente un document simultanément à différents niveaux de segmentation (en mots, en phrases, etc.) À chaque niveau correspond un graphe d'items, les unités de segmentation à ce niveau. Cette structure à étages est fondée sur les automates d'états finis pondérés. D'autre part, on définit une algèbre pour la manipulation de ces structures, comme il en existe une pour la manipulation d'automates d'états finis. En plus de cette algèbre, on dispose également d'un langage de contrôle permettant de construire des applications de segmentation sophistiquées. Un prototype expérimental de calcul à états finis pondéré réalisé en Perl est présenté, et la réalisation d'un système complet, efficace et robuste est discuté. Les applications actuelles et potentielles de Sumo sont présentées, ainsi que les perspectives de développements à venir.