La segmentation des images satellites permet d'extraire des métriques de haut-niveau telle que la superficie d'une région d'intérêt. Cependant, ces estimations sont rarement équipées d'intervalles de confiance, ce qui met en cause la fiabilité des algorithmes. Dans cette étude, nous proposons un nouveau modèle de segmentation, TriadNet, qui permet d'obtenir la segmentation de l'image associée à un intervalle de confiance concernant les superficies, en moins de 0.05s par image. L'intérêt de notre approche est démontré sur deux tâches distinctes : la segmentation de bâtiments et de routes, à partir d'images satellite.