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Segmentation non supervisée : le cas du mandarin Dans cet article, nous présentons un système de segmentation non supervisée que nous évaluons sur des données en mandarin. Notre travail s’inspire de l’hypothèse de Harris (1955) et suit Kempe (1999) et Tanaka-Ishii (2005) en se basant sur la reformulation de l’hypothèse en termes de variation de l’entropie de branchement. Celle-ci se révèle être un bon indicateur des frontières des unités linguistiques. Nous améliorons le système de (Jin et Tanaka-Ishii, 2006) en ajoutant une étape de normalisation qui nous permet de reformuler la façon dont sont prises les décisions de segmentation en ayant recours à la programmation dynamique. Ceci nous permet de supprimer la plupart des seuils de leur modèle tout en obtenant de meilleurs résultats, qui se placent au niveau de l’état de l’art (Wang et al., 2011) avec un système plus simple que ces derniers. Nous présentons une évaluation des résultats sur plusieurs corpus diffusés pour le Chinese Word Segmentation bake-off II (Emerson, 2005) et détaillons la borne supérieure que l’on peut espérer atteindre avec une méthode non-supervisée. Pour cela nous utilisons ZPAR en apprentissage croisé (Zhang et Clark, 2010) comme suggéré dans (Huang et Zhao, 2007; Zhao et Kit, 2008)