Dans ce papier, nous proposons un algorithme de segmentation vidéo temps réel et conçu pour être stable temporellement. Notre algorithme est basé sur une segmentation spatiale de l'image en régions homogènes qui est ensuite mise à jour au fil de la séquence en utilisant des informations de mouvement. En ce qui concerne la segmentation spatiale, nous proposons une méthode ascendante de segmentation basée sur des fusions successives. Grâce à un ordre de fusion spécifique et à un seuil adaptatif pour le prédicat, la méthode donne de très bons résultats sur des images naturelles (même pour les régions texturées) avec peu de paramètres à régler. De manière à améliorer la consistance temporelle de la segmentation pour une séquence d'images, nous incorporons ensuite une information de mouvement via un masque basé sur la détection des changements d'illumination entre deux images. Ce masque est conçu en utilisant à la fois les différences d'intensités entre image successives et la segmentation de l'image précédente. Notre algorithme tourne en temps réel sur un processeur TriMedia pour des séquences de format CIF (Common Intermediate Format).