Dans le domaine en rapide évolution de la vision par ordinateur, la tâche de l'estimation précise des postures de plusieurs individus à partir de diverses perspectives présente un défi considérable, en particulier si ces estimations doivent également être fiables. Cette étude propose une évaluation approfondie des capacités de généralisation des estimateurs multi-vue et multi-personne à des jeux de données inconnus et présente un nouvel algorithme offrant d'excellentes performances dans cette tâche. Elle examine également les améliorations apportées par l'utilisation supplémentaire d'informations de profondeur. Comme la nouvelle approche non seulement généralise bien aux jeux de données inconnus, mais aussi à différents points clés, le premier estimateur multi-vue et multi-personne du corps entier est présenté. Pour soutenir les recherches futures sur ces sujets, l'ensemble du travail est rendu publiquement accessible.