National audienceWith regard to the retrospective multiple change-point detection problem, much effort has been devoted in recent years to the selection of the number of change points. But, the proposed approaches are either dedicated to specific models (e.g. Gaussian change in the mean model) or give unsatisfactory results for short or medium length sequences. We propose to apply the slope heuristic, a recently proposed non-asymptotic penalized likelihood criterion, for selecting the number of change points. We in particular apply the data-driven slope estimation method, the key point being to define a relevant penalty shape. The proposed approach is illustrated using two benchmark data sets.En ce qui concerne la détection de ruptures multiples, la sélection du nombre de ruptures a fait l'objet ces dernières années de nombreux travaux. Mais les approches proposées sont soit dédiées a un modèle particulier (par exemple modèle gaussien de changement sur la moyenne) soit donnent des résultats peu satisfaisants sur des séquences de taille petite ou moyenne. Nous proposons ici d'appliquer l'heuristique de pente, un critère non-asymptotique de vraisemblance pénalisée récemment proposé, pour sélectionner le nombre de ruptures. Nous appliquons en particulier la méthode d'estimation de la pente dirigée par les données , le point clé étant de définir la forme de la pénalité. L'approche proposée est illustrée sur deux jeux de données de référence pour les modèles de détection de ruptures multiples
