Dans l'estimation de la posture multi-personnes, les acteurs peuvent être fortement occultés, voire devenir complètement invisibles derrière une autre personne. Bien que les méthodes temporelles puissent encore prédire une estimation raisonnable pour une posture temporairement disparue en utilisant des images passées et futures, elles présentent néanmoins de grandes erreurs. Nous proposons une approche par minimisation d'énergie pour générer des trajectoires lisses et valides dans le temps, comblant les lacunes de visibilité. Nous démontrons qu'elle est supérieure aux autres approches basées sur l'interpolation et atteint des résultats de pointe. De plus, nous présentons le jeu de données synthétique MuCo-Temp, une extension temporelle du jeu de données MuCo-3DHP. Notre code est rendu publiquement disponible.