L'objectif de cet article est d'effectuer un etat de l'art des differentes methodes de segmentation d'images en se focalisant sur les derniers developpements. Une etape fondamentale dans la plupart des systemes de vision par ordinateur est d'engendrer une description compacte d'une image, plus exploitable que l'ensemble des pixels. De nombreuses techniques dites de "segmentation d'images" permettent d'atteindre cet objectif. Elles sont generalement fondees sur la recherche des discontinuites locales (detection de contours) ou sur la detection de zones de l'image presentant des caracteristiques d'homogeneite (extraction de regions). Ces deux approches sont duales en ce sens qu'une region definit une ligne par son contour et qu'une ligne fermee definit une region. Elles conduisent cependant a des algorithmes differents et ne fournissent pas les memes resultats. On caracterisera les differentes classes de methodes de segmentation d'images en contours ou en regions. Pour chaque type de methode un algorithme sera decrit en detail. On s'attachera plus particulierement aux techniques les plus recentes.