Ce travail s'inscrit dans le domaine du traitement automatique du langage naturel et traite plus spéci?quement de l'application de ce dernier à la segmentation thématique de texte. L'originalité de cette thèse consiste à intégrer dans une méthode non-supervisée de segmentation thématique de texte de l'information syntaxique, sémantique et stylistique. Ce travail propose une approche linéaire de la segmentation thématique s'appuyant sur une représentation vectorielle issue de l'analyse morpho-syntaxique et sémantique de la phrase. Cette représentation est ensuite utilisée pour calculer des distances entre segments thématiques potentiels en intégrant de l'information stylistique. Ce travail a donné lieu au développement d'une application qui permet de tester les di?érents paramètre de notre modèle, mais qui propose également d'autres approches testées dans ce travail. Notre modèle a été évaluer de deux manières di?érentes, une évaluation automatique sur la base de textes annotés et une évaluation manuelle. Notre évaluation manuelle a donné lieu à la dé?nition d'un protocole d'évaluation s'appuyant sur des critères précis. Dans les deux cas, les résultats de notre évaluation ont été au niveau, voir même au dessus, des performances des algorithmes les plus populaires de la littérature.