Les travaux portant sur l'interprétation fonctionnelle de la structure prosodique dans des corpus de parole spontanée ont connu un essor considérable ces dernières années. Dans de nombreuses langues, il en va ainsi du français parlé, l'hypothèse est de considérer les objets prosodiques comme des indices de marquage co-énonciatif et informationnel. La richesse des hypothèses émises repose sur une méthode de transcription prosodique robuste. Or, dans l'état actuel des choses la transcription est effectuée manuellement par des annotateurs humains, elle exige donc un temps de traitement considérable et, de ce fait, est difficilement envisageable pour le traitement de gros corpus. En outre, de par son caractère manuel, elle reste empirique et aléatoire, la variation inter-juge dans le repérage d'objets prosodiques pertinents reste en effet un problème majeur, en particulier pour la détection et le codage des proéminences accentuelles. D'où la nécessité de développer des procédures de segmentation automatique d'unités intonatives pertinentes, et de mettre en œuvre, au sein de ces domaines, des algorithmes robustes pour l'identification des proéminences. Nous proposons de présenter les premiers résultats obtenus d'un algorithme implémenté sous Praat pour effectuer une telle tâche.