Cet article présente une méthode de reconnaissance des actions à partir de données issues de Capture de Mouvements (MoCap).Notre but est de réaliser cette tâche en temps réel, et sans recours à une base d’apprentissage lourde. Notre approche s’efforce de reconnaître une action au cours de son déroulement. Pour cela, nous calculons un histogramme des poses de MoCap pour chaque action. Cet histogramme est construit à partir d’une distance entre les poses, et nous comparons les histogrammes ainsi créés à l’aide de la distance de Bhattacharyya. Grâce à un algorithme de programmation dynamique, ainsi qu’à une construction incrémentale de notre histogramme, nous sommes en mesure de reconnaître des actions à partir d’un flux de capture de mouvements. Nous présentons les résultats d’expérimentations sur des données de synthèse, provenant de la base de MoCap de CMU, complétées par des données réelles, issues du dispositif Kinect. Les résultats obtenus montrent l’efficacité de notre méthode.