Les tendances des données indiquant un changement sont courantes dans divers domaines tels que la médecine et les sciences de l'environnement. Cette étude se concentre sur la modélisation de séries temporelles de données de points de changement présentant des relations non linéaires entre la réponse et le temps, avec des phases entrantes et sortantes linéaires par morceaux, reliées par une transition courbe. La régression à cordes repliées, qui utilise une courbe quadratique pour cette transition et suppose des pentes constantes dans les phases d'entrée et de sortie, n'est pas toujours adéquate. Le modèle à cordes repliées segmenté proposé comprend cinq phases : un modèle linéaire par morceaux avec un point de rupture dans la phase entrante, une transition quadratique et un autre modèle linéaire par morceaux avec un point de rupture dans la phase sortante. Ce modèle offre une structure simple avec des coefficients de régression interprétables. Nous proposons une approche bayésienne de l'inférence et démontrons l'application du modèle sur des données environnementales et économiques, montrant son efficacité à décrire des données de points de changement aux caractéristiques diverses.