La reconnaissance précoce de gestes manuscrits non segmentés est la tâche consistant à reconnaître le plus rapidement possible des gestes dessinés dans un flux continu, les uns après les autres. Cette tâche est particulièrement difficile pour les gestes multi-touch car il n'est pas possible de savoir quand le geste a commencé et s'est terminé. Pour les gestes mono-stroke, dans un contexte d'application où le doigt n'est jamais retiré de l'appareil entre les gestes, la reconnaissance est encore plus complexe. Dans ce travail, nous présentons une extension du réseau convolutif 3D à long terme (OLT-C3D) afin d'aborder la nouvelle tâche de reconnaissance précoce des gestes non segmentés qui n'a été abordée que par très peu de travaux jusqu'à présent. Pour évaluer notre approche, nous avons créé deux bases de données synthétiques à partir de bases existantes librement disponibles, MTGSetB et ILGDB, en simulant les données en continu dans deux scénarios d'application différents. Nous proposons également une nouvelle métrique pour évaluer cette tâche spécifique. Notre approche obtient de bonnes performances sur les deux nouveaux jeux de données et servira de référence pour de futurs travaux sur cette tâche.