Dans cet article nous abordons le problème de la segmentation multi-vues d'un objet vue par un ensemble de caméras calibrées. La principale difficulté est de formuler au mieux les contraintes inter-vues afin de propager un maximum d'information sur la segmentation de l'objet avec une complexité réduite. Pour cela, nous proposons un modèle probabiliste basé sur l'idée qu'examiner les informations à la projection d'un ensemble épars d'échantillons de points 3D doit être suffisant pour résoudre le problème de segmentation multi-vues. L'algorithme proposé classe chaque point comme "vide" s'il se projette sur une région du fond et "occupé" s'il se projette sur une région avant-plan dans toutes les vues. L'étude présente aussi un ensemble d'expérimentations qui valident l'approche proposée, avec des résultats équivalents à l'état de l'art et une complexité réduite.