La détection des points de rupture a pour but de découvrir les changements de comportement qui se cachent derrière les données de séquences temporelles. Dans ce travail, nous étudions le cas où les données proviennent d'un processus de Poisson hétérogène d'intensité constante par morceaux. Nous présentons une méthodologie de détection, hors ligne, de points de changement multiples, basée sur l'estimateur de contraste minimum. En particulier, nous expliquons comment traiter la nature continue du processus. Enfin, nous sélectionnons le nombre de segments à l'aide d'une procédure de validation croisée, rendu possible ici par une propriété spécifique au processus de Poisson. La méthode proposée est implémentée dans le package R CptPointProcess.