Nous comparons et analysons systématiquement un ensemble de composants clés dans le calcul non supervisé du flux optique afin d’identifier quelles pertes photométriques, quelles stratégies de gestion des occlusions et quelles régularisations de lissage s’avèrent les plus efficaces. Parallèlement à cette étude, nous proposons plusieurs améliorations originales pour les modèles non supervisés de flux optique, notamment une normalisation du volume de coût, l’arrêt du gradient au niveau du masque d’occlusion, l’encouragement du lissage avant le redimensionnement du champ de flux, ainsi qu’une auto-supervision continue par redimensionnement des images. En combinant les résultats de notre analyse avec ces nouveaux composants améliorés, nous présentons une nouvelle méthode non supervisée de calcul du flux optique, qui dépasse significativement l’état de l’art non supervisé antérieur et atteint des performances comparables à celles de FlowNet2 supervisé sur le jeu de données KITTI 2015, tout en étant nettement plus simple que les approches connexes.