Cet article se place dans le cadre de la détection temps-réel de piétons à l'aide d'une caméra fixe non calibrée. Plus précisément, il s'agit d'adapter un classifieur au contexte d'une scène. L'approche développée ici repose sur une méthode offline semi-supervisée basée sur l'utilisation d'un oracle. Le rôle de ce dernier est de labelliser automatiquement une vidéo pour obtenir une base d'apprentissage spécialisée. Il est constitué de plusieurs détecteurs, chacun appris sur un signal différent (apparence, segmentation fond/forme, flot optique), dont les réponses sont ensuite fusionnées. Un détecteur final, contextualisé, est ensuite appris sur cette base. Cette méthode est totalement automatique et ne nécessite aucune connaissance a priori de la scène et peut donc être utilisée lors de la phase de déploiement d'un réseau de caméras