Le suivi simple et en temps réel (SORT) constitue une approche pragmatique du suivi multi-objets, axée sur des algorithmes simples et efficaces. Dans cet article, nous intégrons des informations d'apparence afin d'améliorer les performances de SORT. Grâce à cette extension, il devient possible de suivre les objets sur des périodes d'occlusion plus longues, réduisant ainsi efficacement le nombre de commutations d'identité. Dans l'esprit du cadre original, nous transférons une grande partie de la complexité computationnelle vers une phase de pré-entraînement hors ligne, durant laquelle nous apprenons une métrique d'association profonde à partir d'un grand jeu de données de ré-identification de personnes. Lors de l'application en temps réel, les associations entre mesures et trajectoires sont établies à l'aide de requêtes de plus proche voisin dans l'espace d'apparence visuelle. Les évaluations expérimentales montrent que nos extensions réduisent le nombre de commutations d'identité de 45 %, tout en atteignant des performances globalement compétitives à des taux d'images élevés.