De nombreuses applications en vision par ordinateur nécessitent la distinction et le suivi des différents objets vidéo constituant une scène dynamique. Dans le contexte de la post-production, la qualité visuelle des résultats est une contrainte si forte qu'un opérateur doit pouvoir intervenir facilement et rapidement pour guider efficacement les traitements. Le but de cette thèse est de proposer de nouveaux algorithmes de segmentation au sens du mouvement. Ce document est décomposé en deux parties. Dans la première partie, deux nouvelles méthodes séquentielles et semi-automatiques de segmentation de séquences d'images au sens du mouvement sont proposées. Toutes deux exploitent la représentation d'une scène par un ensemble de couches de mouvement. L'extraction de ces dernières repose sur différents critères (mouvement, couleur, cohérence spatio-temporelle) combinés au sein d'une fonctionnelle d'énergie minimisée par coupe minimale/flot maximal dans un graphe. La seconde partie présente une nouvelle méthode pour le partitionnement automatique d'un ensemble de trajectoires de points d'intérêt. Chaque trajectoire est définie sur un intervalle temporel qui lui est propre et qui correspond aux instants auxquels le point considéré est visible. Comparée à un mouvement estimé entre deux images, l'information de mouvement fournie par une trajectoire offre un horizon temporel étendu qui permet de mieux distinguer des objets dont les mouvements sont différents. Les méthodes sont validées sur différentes séquences aux contenus dynamiques variés.