Ce travail propose un algorithme en temps réel pour la reconstruction de poses 3D humaines dans des scènes surpeuplées à partir de plusieurs vues calibrées. Le défi central de ce problème réside dans l’efficacité du correspondance entre observations 2D issues de différentes vues. Les méthodes précédentes effectuent cette correspondance soit au niveau du corps entier, ce qui les rend sensibles aux erreurs d’estimation de pose 2D, soit au niveau des parties du corps, ce qui ignore les contraintes 2D entre différentes catégories de parties corporelles observées dans une même vue. À la place, notre approche raisonne sur l’ensemble des propositions de squelette plausibles lors de la correspondance multi-vues, chaque squelette pouvant être composé d’un nombre arbitraire de parties, au lieu d’être limité à un corps entier ou à une seule partie. Pour atteindre cet objectif, nous formulons le problème de correspondance multi-vues comme une recherche de modes dans l’espace des propositions de squelette, et développons un algorithme efficace nommé QuickPose afin de résoudre ce problème, permettant ainsi une capture de mouvement en temps réel dans des scènes surpeuplées. Les expériences montrent que l’algorithme proposé atteint un niveau d’exactitude et de vitesse supérieurs aux méthodes existantes sur des jeux de données publics.