Dans cet article, nous exploitons la structure intrinsèque des segments de documents afin d'améliorer la tâche de résumé extrait. Nous avons développé deux modèles de segmentation de texte et identifié la stratégie optimale pour intégrer leurs prédictions dans un modèle de résumé extrait. Les résultats expérimentaux sur un corpus d’articles scientifiques montrent que le résumé extrait bénéficie d’une méthode de segmentation particulièrement précise. En particulier, la majeure partie de l’amélioration est observée dans les documents où les informations les plus pertinentes ne se trouvent pas en début de texte ; nous en concluons donc que la segmentation aide à atténuer le biais de début (lead bias).