Nous nous intéressons à la détection de changements dans les dates de vendanges de plusieurs stations qui seraient dûs à des changements de pratiques et non à des changements climatiques. Ces séries sont analysées simultanément à l'aide d'un modèle linéaire mixte avec ruptures qui permet de prendre en compte à la fois des covariables et des corrélations entre series. Pour obtenir les paramètres du maximum de vraisemblance, nous utilisons un algorithme EM et proposons un nouvel algorithme de programmation dynamique pour l'étape de segmentation. Cependant, se pose la question du choix du nombre de segments. Ici nous généralisons trois critères de sélection de modèles, qui avaient été proposés dans le cas de la segmentation d'une serie, à la segmentation jointe de plusieurs series. Nous comparons ces critères par une étude de simulation.