Les approches actuelles de la segmentation d'images dichotomiques (DIS) traitent le matting d'images et la segmentation d'objets comme des tâches fondamentalement différentes. Alors que les améliorations dans la segmentation d'images deviennent de plus en plus difficiles à réaliser, l'association de techniques de matting d'images et de segmentation en niveaux de gris offre de nouvelles perspectives prometteuses pour l'innovation architecturale. Inspirés par la possibilité d'aligner ces deux tâches modèles, nous proposons une nouvelle approche architecturale pour la DIS appelée Matting Guidé par la Confiance (CGM). Nous avons créé le premier modèle CGM, appelé Réseau d'Effacement du Fond (BEN). Le BEN est composé de deux composants : BEN Base pour la segmentation initiale et BEN Refiner pour le raffinement de confiance. Notre approche réalise des améliorations substantielles par rapport aux méthodes actuelles les plus avancées sur l'ensemble de validation DIS5K, démontrant que le raffinement basé sur le matting peut considérablement améliorer la qualité de la segmentation. Ce travail ouvre de nouvelles possibilités pour un échange croisé entre les techniques de matting et de segmentation en vision par ordinateur.