Dans cet article, nous présentons une solution précise et efficace pour l'estimation de la pose 6D à partir d'une image RGB. L'essence de notre approche réside dans le fait que nous désignons d'abord un ensemble de points de surface sur le modèle d'objet cible comme des points clés, puis nous formons un détecteur de points clés (KPD) pour les localiser. Enfin, un algorithme PnP peut récupérer la pose 6D en fonction de la relation 2D-3D des points clés. Contrairement aux approches CNN basées sur les dernières avancées qui dépendent d'une procédure de post-traitement chronophage, notre méthode atteint une précision compétitive sans aucun raffinement après la prédiction de la pose. Par ailleurs, nous obtenons une amélioration relative de 30 % en termes de précision ADD parmi les méthodes ne faisant pas usage de raffinement. De plus, nous réussissons à gérer l'occlusion importante en sélectionnant les points clés les plus confiants pour récupérer la pose 6D. Pour assurer la reproductibilité, nous mettrons bientôt notre code et nos modèles à disposition du public.