Cet article aborde le problème de l'extraction semi-automatique de régularités dans des dialogues sous la forme de motifs dialogiques. Nous présentons un algorithme de program-mation dynamique en O(mA × n × mB) permettant d'extraire de manière non supervisée des motifs récurrents de tableaux bidimensionnels d'annotations représentant des dialogues (mA et mB correspondent au nombre de lignes des deux tableaux considérés et n à leur nombre de colonnes). Cet algorithme, combiné à une méthode de partitionnement, permet d'obtenir des régularités caractéristiques d'un corpus annoté. Les paramètres de la méthode et les résultats obtenus (i.e., les motifs dialogiques et les partitions de motifs) sont évalués manuellement par un expert lors d'une expérimentation. ABSTRACT. This article addresses the problem of semi-automatic regularity extraction in dialogues in the shape of dialogical patterns. We present a dynamic programming algorithm which runs in O(mA × n × mB) that enables to perform an unsupervised extraction of recurrent patterns from two-dimensional dialogue annotations (with mA and mB the number of lines in the two considered arrays and n their number of columns). We show how it can be combined to a clustering heuristique in order to extract relevant regularities from an annotated corpus. The parameters of the method and the results obtained (i.e., dialogical patterns and pattern clustering solutions) are evaluated manually by an expert through an experiment. MOTS-CLÉS : extraction de régularités, motifs dialogiques, modélisation du dialogue.