Dans la recherche sur les véhicules autonomes, nous sommes souvent amenés à synthétiser de longues séquences vidéos de l'environnement (Korrapti et al. 2013) en séparant les lieux qualitativement distincts (e.g. ligne droite, intersection...) (Birem et al. 2014). En résumant la séquence par une matrice de similarité entre les images, l'objectif revient alors à estimer les frontières entre des blocs relativement homogènes. Pour répondre à cette question, il existe des algorithmes développés pour l'analyse des données Hi-C issue de la biologie (Dixon et al. 2012) dont la problématique est similaire. En particulier, Brault et al. (2016a) proposent une segmentation rapide en supposant que les observations sont constantes par bloc et Brault et al. (2016b) étudient une segmentation fondée sur des statistiques de rang que nous proposons d'utiliser. Dans cet exposé, nous proposons de comparer les deux procédures dans le cas particulier de la segmentation de séquences vidéo obtenues dans le cadre de l'étude sur les véhicules autonomes. Après avoir rappelé le principe de chaque méthode, nous montrerons les segmentations obtenues.