On observe les réalisations d'un processus auto-régressif multivarié (VAR) de dimension p stationnaire par morceaux. Sous les hypothèses de rang faible de la matrice de transition de notre processus, le but est de prédire si celle-ci subit un changement au cours du temps. Pour détecter cette rupture, on propose un test statistique construit à l'aide de l'estimateur de la matrice de transition en utilisant la méthode de Matrix Lasso. On calcule la vitesse de séparation minimax entre les hypothèses de présence et d'absense d'une rupture et on montre son optimalité au sens minimax par rapport à la dimension et au nombre d'observations. Enfin, la performance de ce test est vérifiée par des simulations numériques.