La localisation temporelle d’actions faiblement supervisée vise à reconnaître et localiser des segments d’actions dans des vidéos non tronquées, en ne disposant que d’étiquettes au niveau de la vidéo pour l’entraînement. Sans information sur les bornes des segments d’actions, les méthodes existantes s’appuient principalement sur l’apprentissage par instances multiples (MIL), où les prédictions des instances non étiquetées (c’est-à-dire des extraits vidéo) sont supervisées par la classification des sacs étiquetés (c’est-à-dire des vidéos non tronquées). Toutefois, cette formulation traite généralement les extraits d’une vidéo comme des instances indépendantes, négligeant ainsi les structures temporelles sous-jacentes à l’intérieur et entre les segments d’actions. Pour résoudre ce problème, nous proposons \system, un nouveau cadre pour la WTAL (Weakly-supervised Temporal Action Localization) permettant une modélisation explicite et consciente des segments d’actions, au-delà des méthodes basées sur le MIL standard. Notre cadre repose sur trois composants centrés sur les segments : (i) un échantillonnage dynamique de segments afin de compenser la contribution des actions courtes ; (ii) une attention intra- et inter-segments pour modéliser les dynamiques d’action et capturer les dépendances temporelles ; (iii) une supervision pseudo au niveau des instances pour améliorer la prédiction des bornes des actions. En outre, une stratégie de raffinement en plusieurs étapes est proposée afin d’améliorer progressivement les propositions d’actions tout au long du processus d’entraînement du modèle. Des expériences étendues sur les jeux de données THUMOS-14 et ActivityNet-v1.3 démontrent l’efficacité de notre approche, établissant de nouveaux états de l’art sur les deux jeux de données. Le code et les modèles sont disponibles publiquement à l’adresse~\url{https://github.com/boheumd/ASM-Loc}.