Brevet FR3112221A1 — publié le 20220107

L’invention concerne un procédé d’évaluation d’une fonction d’identification biométrique (f), à partir d’un ensemble de données biométriques candidates (TP) et à partir d’un ensemble de données biométriques de référence (UL*), la fonction d’identification biométrique (f), appliquée à une donnée biométrique candidate et à une donnée biométrique de référence, retournant un résultat de correspondance, comprenant des étapes de : obtention (200) de paires de fausses correspondances comprenant une donnée biométrique candidate et une donnée biométrique de référence non associées à un même individu, détermination (300a), pour chaque donnée biométrique candidate, d’un premier nombre égal au nombre de paires de fausses correspondances comprenant ladite donnée, et/ou détermination (300b), pour chaque donnée biométrique de référence, d’un deuxième nombre égal au nombre de paires de fausses correspondances comprenant ladite donnée, calcul (400) d’un score de biais en fonction d’un maximum (WCM) des premiers nombres et/ou d’un maximum (LCM) des deuxièmes nombres. Figure pour l’abrégé : Figure 1 Evaluation du biais d’une fonction d’identification biométrique DOMAINE DE L'INVENTION La présente invention s’inscrit dans le domaine de l’identification biométrique. L’invention trouve notamment une application avantageuse pour l’amélioration d’algorithmes d’identification biométrique permettant de faire correspondre une donnée biométrique candidate acquise à des données biométriques « latentes » non identifiées, par exemple des données latentes issues d’une base UL de police. ETAT DE LA TECHNIQUE La biométrie est largement utilisée pour la détermination ou le contrôle d’identité. Les techniques d’identification biométrique utilisent par exemples des images ou sons acquis sur un individu, tels que des images d’empreintes digitales, des images de visage ou des extraits de voix, à partir desquels sont extraites des caractéristiques normalisées. Dans le cas de la reconnaissance d’empreintes digitales, de nombreuses techniques sont connues pour extraire des points particuliers d’empreintes, appelés « minuties », à partir d’images d’extrémité de doigt. Les minuties repèrent par exemple les bifurcations dans les lignes de l’empreinte, ou les extrémités de crêtes dans une carte de crêtes de l’empreinte. Un ensemble de minuties est considéré comme caractéristique des empreintes digitales d’un individu donné. Une fonction d’identification biométrique peut par exemple évaluer une correspondance entre d’une part les minuties d’une empreinte candidate acquise, et d’autre part les minuties de chaque empreinte parmi un ensemble d’empreintes enregistrées dans une base de données. Il est particulièrement approprié de développer les fonctions d’identification biométrique à partir de réseaux de neurones sélectionnés pour leurs bonnes performances dans l’analyse d’images, par exemple des réseaux de neurones convolutifs (ou « CNN ») entraînés par apprentissage automatique. L’identification biométrique est utilisée en criminalistique, pour déterminer l’identité d’un suspect ayant par exemple laissé des empreintes digitales sur un objet présent sur une scène de crime. De nombreuses empreintes laissées sur une scène de crime sont des empreintes dites « latentes » qui ne bénéficient pas de conditions optimales pour extraire les minuties, et qui ne sont notamment pas visibles à l’œil nu. Le dessin d’une empreinte latente est par exemple flou et/ou ne se détache pas suffisamment de l’arrière-plan de la surface de l’objet. Les forces de police disposent de techniques de révélation pour mettre en valeur et enregistrer le dessin d’une empreinte latente. Au fil du temps, les forces de police sont en mesure de constituer des bases de données d’empreintes « latentes » précédemment acquises, par exemple retrouvées sur des scènes de crime, et auxquelles il n’a pas été associé d’identité d’individu. Une telle base de données peut être qualifiée de « base UL » (pour Unidentified Latent, les empreintes rassemblées dans une telle base étant des empreintes latentes non identifiées). Le principe de l’identification est comme suit : lorsqu’une nouvelle empreinte est acquise, ladite empreinte peut être comparée de manière automatisée à chaque empreinte latente non identifiée présente dans une base UL, à l’aide d’une fonction d’identification biométrique. Si la nouvelle empreinte acquise présente un score de correspondance suffisant avec une ou plusieurs empreintes latentes de la base UL, alors lesdites empreintes latentes sont considérées comme des candidats potentiels. La nouvelle empreinte candidate peut notamment avoir été acquise de manière contrôlée, par exemple sur un suspect, à l’aide d’un capteur biométrique. En alternative, la nouvelle empreinte candidate est également une empreinte de scène de crime. Pour achever de déterminer si une ou plusieurs empreintes de la base UL appartiennent au même individu que la nouvelle empreinte acquise, un examinateur humain peut prendre le relais et procéder à un examen poussé, notamment visuel. On comprendra que l’étape préalable de comparaison automatisée par ordinateur vis-à-vis de chaque empreinte latente de la base UL est indispensable, car il n’est pas réalisable pour un examinateur humain de procéder à un examen poussé et minutieux vis-à-vis de chaque empreinte de la base UL – cette dernière pouvant contenir plusieurs millions d’empreintes latentes non identifiées. On souhaite concevoir des fonctions d’identification pour lesquelles le nombre de candidats potentiels remontés à l’examinateur humain demeure modéré. Un premier problème constaté pour l’identification biométrique vis-à-vis d’une base UL est la performance insuffisante de certaines fonctions d’identification biométrique, du point de vue du nombre de faux rejets (score de correspondance entre deux empreintes inférieur au seuil de validation, alors que les deux empreintes sont issues d’un même individu) ainsi que du point de vue du nombre de fausses acceptations (score de correspondance supérieur ou égal au seuil de validation, alors que les deux empreintes sont issues d’individus différents). Pour pallier ce problème, il est connu de procéder à une optimisation des fonctions d’identification biométrique, notamment lorsqu’il s’agit de réseaux CNN. On peut optimiser individuellement les paramètres d’un CNN pour minimiser les faux rejets et/ou les fausses acceptations obtenus à partir d’une ou plusieurs bases de données d’entraînement. On peut également procéder à des fusions de CNN. Un deuxième problème constaté pour l’identification biométrique vis-à-vis d’une base UL est la forte propension de certaines fonctions d’identification biométrique à retourner de fausses acceptations qui impliquent la même empreinte, ou qui impliquent plus généralement le même type d’empreintes. Dans ce cas, la même empreinte acquise et/ou la même empreinte latente de la base UL sont fréquemment associées à un résultat de correspondance positif erroné, et sont donc fréquemment remontées à l’examinateur humain pour un examen poussé. La fonction d’identification est donc biaisée. Cette situation peut notamment se produire en cas de surapprentissage pendant la phase d’entraînement de CNN, et/ou en cas de mauvaise représentation d’un ou plusieurs groupes d’individus dans la ou les bases de données d’entraînement. L’apprentissage de CNN à partir d’empreintes latentes peut être difficile, car des empreintes latentes de la même identité peuvent présenter des rotations ou des occultations les unes par rapport aux autres. De plus, des minuties peuvent être détectées de manière erronée dans l’arrière-plan. Le biais d’identification mentionné ci-avant, appelé « risque de Doddington », doit impérativement être minimisé car la remontée fréquente de la même empreinte peut provoquer une rapide lassitude. L’examinateur humain risque, en pratique, de procéder à des examens moins minutieux s’agissant de ladite empreinte. Il risque également de considérer comme non fiables les candidats potentiels proposés par l’outil informatique. L’état de la technique dans le domaine de l’identification biométrique ne donne donc pas satisfaction concernant l’évaluation du « risque de Doddington ». Ainsi, des fonctions d’identification biométrique très performantes du point de vue du nombre de faux rejets et de fausses acceptations peuvent s’avérer peu utilisables en pratique, car le biais associé au risque de Doddington n’a pas été dûment pris en compte au cours de leur développement. DESCRIPTION GENERALE DE L'INVENTION Un but de l’invention est de développer des fonctions d’identification biométrique améliorées, dont le biais vis-à-vis du « risque de Doddington » est minimisé de façon simple et rapide. On recherche notamment un procédé d’évaluation d’un biais de fonction d’identification biométrique, permettant de quantifier à quel point ladite fonction retourne fréquemment des fausses acceptations impliquant une même empreinte candidate ou impliquant une même empreinte de référence. Une finalité est de développer des algorithmes d’identification biométrique non seulement fiables et performants du point de vue de la minimisation des faux rejets et des fausses acceptations, mais également peu biaisés pour éviter qu’un examinateur humain - appartenant par exemple aux forces de police - ne soit invité à procéder à un trop grand nombre d’examens poussés vis-à-vis d’une même empreinte latente. On souhaite ainsi rendre l’identification biométrique plus fiable et plus pratique pour les forces de police. Pour répondre à ces besoins, il est proposé, selon un premier aspect de l’invention, un procédé d’évaluation d’une fonction d’identification biométrique, le procédé d’évaluation étant mis en œuvre à partir d’un ensemble de données biométriques candidates et à partir d’un ensemble de données biométriques de référence, les données biométriques candidates et les données biométriques de référence étant du même type et étant chacune associée à un individu connu, la fonction d’identification biométrique, appliquée à une donnée biométrique candidate et à une donnée biométrique de référence, retournant un résultat de correspondance desdites deux données, le procédé comprenant des étapes de : obtention de paires de fausses correspondances, chaque paire comprenant une donnée biométrique candidate et une donnée biométrique de référence non associées à un même individu connu, et dont le résultat de correspondance est supérieur ou égal à un seuil prédéterminé, détermination, pour chaque donnée biométrique candidate comprise dans au moins une paire de fausses correspondances, d’un premier nombre associé à ladite donnée biométrique candidate et égal au nombre de paires de fausses correspondances obtenues comprenant ladite donnée biométrique candidate, et/ou détermination, pour chaque donnée biométrique de référence comprise dans au moins une paire de fausses correspondances, d’un deuxième nombre associé à ladite donnée biométrique de référence et égal au nombre de paires de fausses correspondances obtenues comprenant ladite donnée biométrique de référence, calcul d’un score de biais associé à la fonction d’identification biométrique, le score de biais étant calculé en fonction d’un maximum des premiers nombres déterminés à partir des paires de fausses correspondances et/ou en fonction d’un maximum des deuxièmes nombres déterminés à partir des paires de fausses correspondances, un score de biais élevé correspondant à une fonction d’identification biométrique considérée comme biaisée. Le procédé d’évaluation défini ci-avant peut présenter en outre les caractéristiques optionnelles et non limitatives suivantes, prises seules ou en l’une quelconque des combinaisons techniquement possibles : - le score de biais est égal à l’un parmi : le maximum des premiers nombres associés à une donnée biométrique candidate ; ou le maximum des deuxièmes nombres associés à une donnée biométrique de référence ; ou une somme du maximum des premiers nombres associés à une donnée biométrique candidate affecté d’un premier coefficient et du maximum des deuxièmes nombres associés à une donnée biométrique de référence affecté d’un deuxième coefficient. - l’ensemble de données biométriques de référence est issu d’une base de données d’empreintes latentes d’entraînement. - l’ensemble de données biométriques candidates comprend une pluralité de données biométriques candidates associées à un même individu connu qu’une empreinte latente de la base de données d’empreintes latentes d’entraînement, et comprend en outre une pluralité de données biométriques candidates associées à un individu connu absent de la base de données d’empreintes latentes d’entraînement. - les données biométriques candidates et les données biométriques de référence sont issues d’empreintes digitales, ou sont issues d’images d’iris, ou sont issues d’images de visage, ou sont issues d’extraits de voix d’individus. - en nommant requêtes correspondantes les paires comprenant une donnée biométrique candidate et une donnée biométrique de référence dont le résultat de correspondance est supérieur ou égal au seuil prédéterminé, la fonction d’identification biométrique est choisie pour qu’un rapport entre le nombre total de paires de fausses correspondances et le nombre total de requêtes correspondantes soit égal à un taux de fausses acceptations prédéterminé. - le taux de fausses acceptations est supérieur à 0,50%, plus préférentiellement supérieur à 1,0% et inférieur à 20%, encore plus préférentiellement égal à 10%. - le procédé comprend une étape de détermination d’un score de performance associé à la fonction d’identification biométrique. - la fonction d’identification biométrique est associée à un taux de faux rejets prédéterminé, et le score de performance dépend du taux de faux rejets et du taux de fausses acceptations. - le procédé comprend une étape d’évaluation du score de biais par rapport à un seuil de biais, la fonction d’identification biométrique étant évaluée comme suffisamment peu biaisée si le score de biais est inférieur ou égal au seuil de biais. - le procédé comprend une étape supplémentaire de comparaison entre le score de biais obtenu pour la fonction d’identification biométrique et un score supplémentaire de biais obtenu pour une fonction supplémentaire d’identification biométrique. - le procédé comprend une étape supplémentaire d’obtention d’une fonction améliorée d’identification biométrique, à partir de la fonction d’identification biométrique, de sorte qu’un score amélioré de biais obtenu pour la fonction améliorée d’identification biométrique soit strictement inférieur au score de biais obtenu pour la fonction d’identification biométrique. L’invention vise en outre un procédé d’identification d’une donnée biométrique non identifiée, mis en œuvre à partir d’une fonction améliorée d’identification biométrique obtenue par un procédé d’évaluation tel que défini ci-avant et à partir d’au moins une donnée biométrique non identifiée, comprenant des étapes de : obtention d’une donnée biométrique candidate, la donnée biométrique candidate étant du même type que la donnée biométrique non identifiée, calcul d’au moins un résultat de correspondance entre la donnée biométrique candidate obtenue et la donnée biométrique non identifiée, si le résultat de correspondance est supérieur ou égal à un seuil, association entre la donnée biométrique non identifiée et une identité correspondant à la donnée biométrique candidate. Selon un deuxième aspect, l’invention concerne un système d’identification biométrique d’un individu, comprenant une unité de traitement configurée pour mettre en œuvre un procédé d’identification tel que défini ci-avant, à partir de la donnée biométrique candidate acquise et à partir d’un ensemble de données biométriques non identifiées, et un capteur biométrique configuré pour acquérir une donnée biométrique candidate. Selon un troisième aspect, l’invention se rapporte à un produit programme d'ordinateur sur lequel sont enregistrées des instructions de code qui, lorsque lesdites instructions sont exécutées par un ordinateur, conduisent l’ordinateur à exécuter un procédé d’évaluation tel que défini ci-avant, ou à exécuter un procédé d’identification tel que défini ci-avant. Selon un quatrième aspect, l’invention se rapporte à des moyens de stockage lisibles par ordinateur, sur lesquels sont enregistrées des instructions de code pour la mise en œuvre d’un procédé d’évaluation tel que défini ci-avant, ou pour la mise en œuvre d’un procédé d’identification tel que défini ci-avant. DESCRIPTION GENERALE DES FIGURES D’autres caractéristiques, buts et avantages de l’invention ressortiront de la description qui suit, qui est purement illustrative et non limitative, et qui doit être lue en regard des dessins annexés parmi lesquels : La illustre des étapes d’un procédé d’évaluation du biais d’une fonction d’identification biométrique, selon un exemple de réalisation. La représente graphiquement un nombre de paires de fausses correspondances (en ordonnée) obtenu avec deux fonctions d’identification, pour des empreintes candidates d’une base d’empreintes candidates rangées (en abscisse, en échelle logarithmique) par ordre décroissant de nombre de paires de fausses correspondances associées. Le taux de fausses acceptations est ici de 10%. La représente graphiquement un nombre de paires de fausses correspondances (en ordonnée) obtenu avec deux fonctions d’identification, pour des empreintes de référence d’une base d’empreintes de référence rangées (en abscisse, en échelle logarithmique) par ordre décroissant de nombre de paires de fausses correspondances associées. Le taux de fausses acceptations est ici de 10%. La représente graphiquement un nombre de paires de fausses correspondances (en ordonnée) obtenu avec deux fonctions d’identification, pour des empreintes candidates d’une base d’empreintes candidates rangées (en abscisse, en échelle logarithmique) par ordre décroissant de nombre de paires de fausses correspondances associées. Le taux de fausses acceptations est ici de 1%. La représente graphiquement un nombre de paires de fausses correspondances (en ordonnée) obtenu avec deux fonctions d’identification, pour des empreintes de référence d’une base d’empreintes de référence rangées (en abscisse, en échelle logarithmique) par ordre décroissant de nombre de paires de fausses correspondances associées. Le taux de fausses acceptations est ici de 1%. La est un graphique comparatif de la performance de deux fonctions d’identification, illustrant les taux de faux rejets (en ordonnée) obtenus selon les deux fonctions d’identification, en fonction des taux de fausses acceptations (en abscisse) rangés par ordre croissant. La est un tableau relatif à la stabilité d’une série de fonctions d’identification vis-à-vis du taux de fausses acceptations. Le tableau compare les taux de fausses acceptations obtenus pour trois bases de données d’empreintes candidates et de référence, pour une pluralité de seuils de validation. La représente schématiquement un système d’identification biométrique selon un exemple de réalisation. La illustre des étapes d’un procédé d’identification biométrique selon un exemple, ledit procédé pouvant être mis en œuvre par le système de la . DESCRIPTION DETAILLEE DE MODES DE REALISATION DE L'INVENTION Dans la description détaillée ci-après et sur les figures annexées, on décrit l’exemple d’une évaluation du biais associé au « risque de Doddington » pour une fonction f d’identification biométrique prenant en entrée une empreinte candidate de type TP et une empreinte latente issue d’une base UL. La fonction f retourne en sortie un résultat R de correspondance entre lesdites deux empreintes, ce résultat R pouvant être comparé à un seuil T de validation associé à la fonction f afin de déterminer si lesdites deux empreintes appartiennent à un même individu. On parlera, dans toute la suite, de résultat « positif » si les deux empreintes sont considérées comme appartenant au même individu (résultat R supérieur ou égal au seuil T). On parlera de résultat « négatif » si les deux empreintes sont considérées comme n’appartenant pas au même individu (résultat R inférieur au seuil T). Toutefois, on comprendra que l’invention s’applique avec les mêmes avantages pour des fonctions d’identification biométrique qui exploiteraient d’autres types de trait biométrique. Les étapes décrites ci-après pour l’évaluation de biais - et, le cas échéant, pour l’évaluation de performance et pour l’identification biométrique - s’appliquent avantageusement à tout type de trait biométrique et notamment à des images d’iris, des images de visage, ou des extraits de voix d’individus. Le biais associé au « risque de Doddington » quantifie une propension de la fonction f d’identification biométrique à retourner de fausses acceptations qui impliquent une même donnée biométrique, ici une même empreinte. A titre illustratif, on distingue deux cas : - Une fonction biaisée retourne fréquemment un résultat positif entre d’une part une même empreinte candidate, et d’autre part une pluralité d’empreintes de référence différentes. Dans la classification de Doddington, ladite empreinte candidate peut être qualifiée de « wolf ». Il s’agit d’une empreinte qui peut réaliser des identifications réussies vis-à-vis de plusieurs individus différents enregistrés en base de données ; - Une fonction biaisée retourne fréquemment un résultat positif entre d’une part une pluralité d’empreintes candidates différentes, et d’autre part une même empreinte de référence. Dans la classification de Doddington, ladite empreinte de référence peut être qualifiée de « lamb ». Il s’agit d’une empreinte vis-à-vis de laquelle plusieurs individus différents peuvent réaliser une identification réussie. - Une définition générale des risques de Doddington, et une description des catégories « wolf » et « lamb » ainsi que d’autres catégories de la classification de Doddington, figurent dans la publication suivante : Analysis of Doddington Zoo Classification for User Dependent Template Update: Application to Keystroke Dynamics Recognition , Abir Mhenni, Estelle Cherrier, Christophe Rosenberger, Najoua Essoukri Ben Amara, Future Generation Computer Systems, Elsevier, 2019. Sur l’ensemble des figures annexées et tout au long de la description ci-après, les éléments similaires portent des références alphanumériques identiques. Empreintes candidates et empreintes de référence Dans toute la suite, l’évaluation du biais de la fonction f est réalisée à partir d’une base TP de données biométriques candidates, et à partir d’une base UL* de données biométriques de référence. Les données candidates et les données de référence sont ici des empreintes. Par « empreinte » on entend une trace, et de façon générale tout contenu structuré constitué de crêtes et de vallées (généralement binaire, i.e. en noir en blanc) pouvant se surimprimer à l’arrière-plan, et en particulier une empreinte biométrique associée de manière unique à un individu. L’empreinte est avantageusement choisie parmi une empreinte digitale, une empreinte palmaire, une empreinte rétinienne, etc. Dans toute la suite, on considère des empreintes digitales. Par « donnée candidate » on entend ici une donnée destinée à être acquise de manière contrôlée et volontaire, par exemple à l’aide d’un capteur biométrique. La donnée candidate peut ainsi servir de base pour une identification biométrique. De manière avantageuse, les empreintes candidates B T de la base TP sont des empreintes « directes » bénéficiant d’un haut niveau de visibilité, par exemple des images « Ten Print » issues d’un scanner biométrique à dix doigts. Les empreintes candidates B T sont typiquement de bonne qualité, et bien isolées. Les empreintes candidates B T sont par exemple sur fond blanc. Par « donnée de référence » on entend ici une donnée destinée à être enregistrée dans une base de données avant une identification biométrique, pour comparaison ultérieure avec une donnée candidate acquise. De manière avantageuse, au cours de l’évaluation du biais de la fonction f, les empreintes de référence B R de la base UL* sont des empreintes de type « latentes », c’est-à-dire des images représentatives d’une empreinte par-dessus un arrière-plan dont la visibilité est faible, par opposition aux images Ten Print qui sont des empreintes « directes ». Par « arrière-plan », on entend un fond texturé sur lequel peut se surimprimer une empreinte, par exemple un meuble, un billet, une arme, un papier, de la vaisselle, etc. Il peut y avoir une confusion entre des motifs de l’empreinte et des motifs de l’arrière-plan, ce qui explique pourquoi la visibilité de l’empreinte latente est faible. La notion d’arrière-plan est opposée à la notion de fond uni. Bien qu’on puisse considérer qu’une empreinte directe est surimprimée à un fond blanc, on comprendra que l’empreinte directe se détache sans difficulté de ce fond et peut être isolée par segmentation, ce qui est très difficile ou impossible pour une empreinte latente. Les empreintes de référence B R de la base UL* utilisée pour l’évaluation de biais, ainsi que les empreintes candidates B T de la base TP utilisée pour l’évaluation de biais, ont la particularité d’être associées chacune à une identité d’individu. On peut respectivement qualifier les empreintes de référence B R et les empreintes candidates B T d’empreintes de référence d’entraînement, et d’empreintes candidates d’entraînement. Ces empreintes reproduisent de préférence les mêmes propriétés que les empreintes en utilisation réelle : basse visibilité pour les empreintes de référence B R et haute visibilité pour les empreintes candidates B T . De manière très avantageuse, la base TP d’empreintes candidates comprend une pluralité d’empreintes candidates associées chacune à un individu connu présent dans la base UL* (par individu présent dans la base, on entend qu’une empreinte de référence de la base UL* est extraite dudit individu), et comprend en outre une pluralité d’empreintes candidates associées chacune à un individu connu absent de la base UL* (i.e. aucune empreinte de référence de la base UL* n’est extraite de ce dernier individu). A l’inverse, dans un cas réel d’utilisation de la fonction f, les empreintes de référence sont de préférence des empreintes (ci-après notées B UL ) non associées à une identité d’individu, c’est-à-dire non labellisées. Il s’agit typiquement d’empreintes latentes. Comme il sera vu ci-après, en pratique, il s’agit souvent d’empreintes issues d’une base UL constituée par exemple par les forces de police. On notera qu’il n’est pas nécessaire que la base de données biométriques de référence, utilisée pour l’évaluation de biais, comprenne uniquement des données biométriques « latentes ». Pour réaliser l’évaluation du biais de la fonction f, il suffit de disposer de paires de fausses correspondances obtenues à l’aide de la fonction f entre une donnée biométrique candidate et une donnée biométrique de référence. Procédé d’évaluation d’une fonction d’identification biométrique La illustre des étapes d’un procédé 10 d’évaluation du biais d’une fonction f d’identification biométrique, selon un exemple. Le procédé 10 est mis en œuvre à partir d’une fonction f d’identification biométrique. La fonction f permet de comparer une empreinte candidate acquise à chaque empreinte latente parmi une pluralité d’empreintes latentes de référence présentes dans une base de données, typiquement une base UL. Un résultat de la fonction f appliquée à deux images d’empreintes est, par exemple, un résultat R de correspondance entre des données extraites des deux images d’empreintes. Les données extraites comparées sont typiquement des images binarisées de « cartes de crêtes » des deux empreintes. Dans la suite, la fonction f est associée à un seuil T de validation. On cherche à évaluer la propension de la fonction f à obtenir des identifications biométriques réussies erronées (c’est-à-dire de fausses acceptations) pour une même empreinte candidate (« wolf » dans la classification de Doddington), ou pour une même empreinte de référence (« lamb » dans la classification de Doddington). Un objectif est de développer des fonctions d’identification biométrique présentant non seulement un taux de fausses acceptations limité, mais pour lesquelles les fausses acceptations sont statistiquement mieux réparties entre les individus. On cherche à éviter qu’une empreinte particulière ou un type d’empreinte particulier fasse souvent l’objet d’identification biométriques réussies erronées. On cherche ainsi à minimiser le temps et le cout opérateur associé à des examens humains poussés, menant à un résultat final négatif pour l’identification. L’évaluation du biais de la fonction f est ainsi suivie, de manière optionnelle, de la sélection ou de la génération d’une fonction d’identification biométrique présentant un biais moindre vis-à-vis du « risque de Doddington ». Par exemple, pendant l’évaluation ou à l’issue de l’évaluation, on compare le biais obtenu pour la fonction f à un biais obtenu pour une deuxième fonction f’ d’identification biométrique, afin de sélectionner la moins biaisée des deux fonctions, et/ou on valide une fonction améliorée f* d’identification biométrique, comme il sera vu ci-après. Le procédé 10 d’évaluation est mis en œuvre par une unité de traitement, typiquement un processeur dans lequel un code associé à la fonction f est enregistré en mémoire. Le score de biais associé à la fonction f est déterminé à partir d’un ensemble de paires de fausses correspondances, où chaque paire comprend une empreinte candidate B T et une empreinte de référence B R qui ne sont pas associées à un même individu connu, et dont le résultat R de correspondance est positif. De façon optionnelle, à une étape 100, on obtient un ensemble d’empreintes candidates B T et un ensemble d’empreintes de référence B R , par exemple auprès de bases de données distantes. Les empreintes candidates B T et les empreintes de référence B R sont par exemple issues de bases de données d’apprentissage. De préférence, le nombre d’empreintes de référence B R utilisées pour l’évaluation de biais est supérieur à 10 000, plus préférentiellement supérieur à 10 000, et est typiquement compris entre 100 000 et 1 000 000. De préférence, le nombre d’empreintes candidates B T utilisées pour l’évaluation de biais est supérieur à 10 000, plus préférentiellement supérieur à 50 000, et est typiquement compris entre 50 000 et 1 000 000. On rappelle que, de préférence, les empreintes candidates B T utilisées pour l’évaluation de biais sont des empreintes bénéficiant d’une bonne visibilité (de préférence des empreintes TP) associées à un individu identifié, et que de préférence, les empreintes de référence B R utilisées pour l’évaluation de biais sont des empreintes latentes issues d’une base UL* associées à un individu identifié. A une étape 200, on obtient un ensemble de paires de fausses correspondances (B T , B R ) entre des empreintes candidates et des empreintes de référence. Pour ce faire, la fonction f peut être appliquée à un grand nombre de paires empreinte candidate/empreinte de référence, parmi les empreintes obtenues à l’étape 100. Parmi les paires restituant un résultat R de correspondance positif (que l’on désignera ci-après « requêtes correspondantes »), c’est-à-dire restituant un résultat R supérieur ou égal au seuil T, certaines paires rassemblent une empreinte candidate et une empreinte de référence qui appartiennent réellement au même individu. D’autres requêtes correspondent à des « paires de fausses correspondances » (B T , B R ) rassemblant une empreinte candidate B T et une empreinte de référence B R qui ne sont pas associées au même individu. Ce sont ces paires de fausses correspondances qui sont utilisées pour évaluer le biais lié au « risque de Doddington ». En alternative, un ensemble de requêtes correspondantes pré-constitué et/ou un ensemble de paires de fausses correspondances pré-constitué peuvent être préalablement enregistrés en mémoire, ou obtenus à l’étape 200 auprès d’une base de données distante, par exemple par l’intermédiaire d’un réseau de communications Wi-Fi, 4G, 5G, etc. De manière très avantageuse, un rapport entre le nombre total de paires de fausses correspondances (B T , B R ) et le nombre total de requêtes correspondantes est choisi égal à un taux FAR de fausses acceptations prédéterminé. Le taux FAR de fausses acceptations peut être ajusté en modifiant les paramètres de la fonction f d’identification (notamment son seuil de validation T) avant de réaliser l’évaluation de biais. En sélectionnant le même taux FAR de fausses acceptations pour plusieurs fonctions d’identification à comparer, on s’assure que la comparaison est pertinente. Dans ce cas, le taux FAR de fausses acceptations sélectionné est avantageusement supérieur à 0,50%, plus préférentiellement supérieur à 1,0% et inférieur à 20%. Le taux FAR est avantageusement pris égal à 10%, ou pris égal à 1,0%. On comprendra que l’évaluation du biais associé au risque de Doddington peut être réalisée pour une même fonction f d’identification, selon plusieurs taux FAR différents. A partir des paires de fausses correspondances (B T , B R ) obtenues, on détermine ensuite à une étape 300 des « Wolf Counts » et/ou des « Lamb Counts » associés aux empreintes apparaissant au moins une fois parmi les paires de fausses correspondances. Le Wolf Count (« compteur loup ») WC(B T ) d’une empreinte candidate B T représente le nombre d’occurrences de ladite empreinte candidate B T parmi les paires de fausses correspondances, c’est-à-dire le nombre de fois que ladite empreinte candidate B T est considérée de manière erronée comme correspondant à un même individu qu’une empreinte de référence B R par application de la fonction f d’identification. Le Lamb Count (« compteur agneau ») LC(B R ) d’une empreinte de référence B R représente le nombre d’occurrences de ladite empreinte de référence B R parmi les paires de fausses correspondances, c’est-à-dire le nombre de fois que ladite empreinte de référence B R est considérée de manière erronée comme correspondant à un même individu qu’une empreinte candidate B T par application de la fonction f d’identification. On peut déterminer le biais associé à la fonction f d’identification soit du point de vue des Wolf Counts, soit du point de vue des Lamb Counts, soit de préférence selon les deux points de vue. Dans l’exemple décrit ci-après, on considère les Wolf Counts ainsi que les Lamb Counts. Plus précisément, à l’étape 300, on compte le nombre WC(B T ) pour chaque empreinte candidate B T comprise dans au moins l’une des paires de fausses correspondances (B T , B R ), et/ou on compte le nombre LC(B R ) pour chaque empreinte de référence B R comprise dans au moins l’une des paires de fausses correspondances (B T , B R ). Les Figures 2a à 2d représentent graphiquement des résultats de comptage obtenus à l’issue de l’étape 300, pour une fonction f d’identification biométrique initiale et pour une fonction améliorée f* d’identification biométrique. Sur les Figures 2a à 2d, on a indexé en abscisse les empreintes candidates et de référence (index i_BT pour les empreintes candidates B T , et index i_BR pour les empreintes de référence B R ) par ordre décroissant de Lamb Count ou de Wolf Count. Autrement dit, les empreintes candidates ou de référence associées à un nombre maximal de paires de fausses correspondances apparaissent à gauche. La illustre les Wolf Counts WC(BT) par ordre décroissant pour les empreintes candidates BT, avec un taux FAR de fausses acceptations égal à 10%. La illustre les Lamb Counts LC(BR) par ordre décroissant pour les empreintes de référence BR, avec un taux FAR de fausses acceptations égal à 10%. La illustre les Wolf Counts WC(BT) par ordre décroissant pour les empreintes candidates BT, avec un taux FAR de fausses acceptations égal à 1,0%. La illustre les Lamb Counts LC(BR) par ordre décroissant pour les empreintes de référence BR, avec un taux FAR de fausses acceptations égal à 1,0% - s’agissant de cette , on note que toutes les empreintes de référence BR considérées sont associées à une unique paire de fausses correspondances pour les deux fonctions f et f*. A partir des résultats de comptage obtenus à l’étape 300, on calcule ensuite à une étape 400 le score de biais S associé à la fonction f d’identification biométrique. Le score de biais S dépend des Wolf Counts et/ou des Lamb Counts. Plus précisément, le score de biais S est calculé soit en fonction d’un maximum WCM des Wolf Counts, soit en fonction d’un maximum LCM des Lamb Counts, soit (comme dans le présent exemple) en fonction de ces deux maxima WCM et LCM. Comme indiqué ci-avant, un score de biais S élevé correspond à une fonction f d’identification considérée comme fortement biaisée du point de vue des risques de Doddington, car elle fait souvent apparaître la même empreinte candidate ou la même empreinte de référence dans les fausses acceptations. A l’inverse, plus le score de biais S est faible, plus la fonction f d’identification est considérée comme satisfaisante du point de vue des risques de Doddington. Une fonction d’identification considérée comme optimale et non biaisée, pour un taux FAR donné, serait donc une fonction pour laquelle tous les Lamb Counts et tous les Wolf Counts sont égaux à 1. En d’autres termes, aucune empreinte candidate ou de référence n’apparaît plus d’une fois dans les paires de fausses correspondances (B T , B R ). Dans le présent exemple, on calcule le score de biais S en fonction du maximum Wolf Count WC(B T ) à 10% de FAR et du maximum Lamb Count LC(B R ) à 10% de FAR. En relation à la , le maximum WCM = WC(BT)max pour la fonction f* est égal à 8 et le maximum WCM pour la fonction f est égal à 7. En outre, en relation à la , le maximum LCM = LC(BR)max pour la fonction f* est égal à 3 et le maximum LCM pour la fonction f est égal à 5. En considérant pour chacune des fonctions d’identification un score de biais S, avec S = WCM + LCM, un score de biais égal à 11 est obtenu pour la fonction f*, et un score de biais égal à 12 pour la fonction f. De plus, les fonctions f et f* présentent les mêmes Wolf Counts maximaux égaux à 2 (ordonnées à l’origine sur la ) et présentent en outre les mêmes Lamb Counts maximaux égaux à 1 (ordonnées à l’origine sur la ). On pourrait tenir compte de ces valeurs dans le score de biais S calculé. Pour la construction d’un score de biais alternatif associé au risque de Doddington pour les fonctions d’identification, on pourrait affecter de coefficients multiplicateurs distincts le maximum WCM des Wolf Counts d’une part, et le maximum LCM des Lamb Counts d’autre part. On peut par exemple donner un poids plus important aux Lamb Counts, afin de considérer la fonction d’identification comme fortement biaisée si la même empreinte de référence base UL est retournée fréquemment dans les paires de fausses correspondances. On pourrait également en alternative considérer plusieurs maximas consécutifs. Par exemple, ici en relation à la , la somme des trois maximas LC(BR) pour la fonction f est égale à 13, et la somme des trois maximas LC(BR) pour la fonction f* est égale à 8. On notera également que le score de biais S pourrait dépendre d’autres métriques relatives aux Wolf Counts et/ou aux Lamb Counts que les maximas auxquels on se réfère ci-avant. L’aire entre la courbe des Wolf Counts et/ou des Lamb Counts ordonnés par ordre décroissant et la courbe y = 1 peut aussi être une métrique pertinente. Ici, à l’issue de l’étape 400, une comparaison est réalisée entre les scores de biais calculées pour les deux fonctions f et f* d’identification biométrique. On comprendra qu’il est également possible de ne réaliser l’évaluation de biais que pour une fonction d’identification donnée, ou bien pour une pluralité de déclinaisons de la même fonction parmi lesquelles on souhaite identifier la fonction la moins biaisée. Il est ainsi déterminé que la fonction f* est moins biaisée que la fonction f du point de vue des risques de Doddington. La fonction f* est ainsi d’utilisation plus pratique que la fonction f, par exemple pour déterminer si une empreinte candidate acquise est présente dans une base UL d’empreintes latentes de référence, comme il sera vu ci-après. Le cas échéant, la détermination du score de biais (et la comparaison des biais de plusieurs fonctions, le cas échéant) peut être réalisée plusieurs fois, en considérant plusieurs bases de données différentes d’empreintes de référence et/ou d’empreintes candidates. L’évaluation du biais de la fonction f vis-à-vis du risque de Doddington peut s’inscrire dans une évaluation plus générale de la qualité de la fonction f. De retour au procédé 10 d’évaluation, à une étape 500 optionnelle, un score de performance P associé à la fonction f est déterminé. Ce score de performance P est calculé indépendamment du score de biais S. On comprendra que l’étape 500 peut être mise en œuvre en parallèle de la détermination du score de biais S, ou en même temps que n’importe laquelle des étapes 100 à 400. De manière optionnelle et avantageuse, le score de performance P de la fonction f est calculé en fonction des taux FRR de faux rejets et/ou taux FAR de fausses acceptations de la fonction f, et/ou dépend de la stabilité du taux de fausses acceptations (et/ou de faux rejets) vis-à-vis de plusieurs bases de données d’apprentissage distinctes. La représente des taux de faux rejets (en ordonnée) obtenus avec la fonction améliorée f* et la fonction f, en fonction du taux de fausses acceptations. Les taux FAR de fausses acceptations sont rangés (en abscisse) par ordre croissant. Les différents taux FAR de fausses acceptations sont typiquement associés à différents seuils T de validation pour la fonction améliorée f* et la fonction f. De manière classique, le taux FRR de « faux rejets » est égal au rapport entre, d’une part, le nombre total de paires empreinte candidate/empreinte de référence donnant un résultat R de correspondance faussement négatif (pour des empreintes liées au même individu), et, d’autre part, le nombre total de paires ayant un résultat négatif. Ici, pour chaque fonction d’identification, plus l’aire sous la courbe des taux FRR en fonction des taux FAR est faible, plus la fonction est considérée comme performante. En effet, une fonction performante ne doit pas restituer des résultats d’identification négatifs de manière erronée. Le score P de performance peut donc par exemple dépendre de l’opposé de l’aire sous la courbe, ou encore de l’opposé d’un taux FRR de faux rejets obtenu pour une valeur précise de taux de fausses acceptations. Dans l’exemple de la , la fonction améliorée f* est manifestement plus performante que la fonction f ; en particulier, pour un taux FAR de fausses acceptations égal à 1,0%, on constate que les taux FRR de faux rejets obtenus sont respectivement d’environ 41% pour la fonction améliorée f*, et d’environ 43% pour la fonction f. La est un tableau de données de variance des taux FAR de fausses acceptations, pour une même fonction f d’identification et pour différents seuils T de validation, en fonction de diverses bases de données d’empreintes de référence et d’empreintes candidates considérées. La première ligne, la deuxième ligne et la troisième ligne du tableau de variance de taux FAR de la correspondent respectivement à une première base TPUL1, une deuxième base TPUL2 et une troisième base TPUL3 d’empreintes de référence et d’empreintes candidates. Les colonnes correspondent à différents seuils T de validation au-delà desquels le résultat R de correspondance entre deux empreintes est considéré comme positif. Les seuils de validation sont ordonnés dans l’ordre croissant, de gauche à droite du tableau. On rappelle que les empreintes de référence et les empreintes candidates utilisées pour l’évaluation sont labellisées, ce qui permet de déterminer les paires empreinte candidate/empreinte de référence correspondant à des faux rejets ou fausses acceptations. Dans le présent exemple, le taux FAR de fausses acceptations attendu est de 1,0% pour un seuil T de validation égal à 2500,00. On constate que les taux FAR obtenus avec les trois bases de données varient peu, entre 0,86% et 1,42%. La dernière ligne du tableau donne l’écart-type σ entre les trois taux de fausses acceptations, spécifique à chaque valeur de seuil T de validation. Par exemple, pour un seuil T de validation égal à 2500,00, l’écart-type entre les taux FAR est à 0,28. On comprendra que, plus l’écart-type est faible, plus la fonction f est considérée comme stable pour les fausses acceptations. Le score P de performance peut donc par exemple dépendre de l’opposé de l’écart-type σ. Il est avantageux de s’assurer que la fonction f d’identification soit stable du point de vue des fausses acceptations, afin de pouvoir utiliser un même seuil T de validation quelle que soit la base UL d’empreintes latentes considérées, tout en gardant la maîtrise du taux de fausses acceptations. On pourrait également évaluer la stabilité vis-à-vis des faux rejets. Le score de performance P ainsi obtenu, associé au score de biais S, peut permettre de sélectionner ou de développer une fonction d’identification biométrique présentant un biais moindre vis-à-vis du risque de Doddington, et présentant aussi de bonnes performances en termes de minimisation des faux rejets et/ou de stabilité des fausses acceptations. De retour au procédé 10 d’évaluation, on compare, à une étape 600 optionnelle, le score de biais S par rapport à un seuil de biais S max . Par exemple, la fonction f d’identification biométrique est évaluée comme suffisamment peu biaisée du point de vue des risques de Doddington si et seulement si S ≤ S max . Le seuil de biais dépend des métriques choisies. Il serait possible de comparer le score de performance P à un seuil, ou de créer un score composite à partir des scores de biais et de performance et de comparer ledit score composite à un autre seuil. Si S > S max , on peut déterminer qu’une nouvelle amélioration de la fonction f d’identification biométrique est nécessaire, afin d’obtenir une fonction moins biaisée du point de vue des risques de Doddington et/ou plus performante. La fonction améliorée d’identification biométrique peut être générée par fusion d’algorithmes et/ou par isotropisation et/ou par optimisation de réseau de neurones convolutif (CNN), selon des modalités connues de l’Homme du Métier. Système d’identification biométrique On a schématisé sur la un système 1 d’identification biométrique selon un exemple de réalisation. Le système 1 d’identification biométrique est configuré pour mettre en œuvre une identification biométrique d’une empreinte acquise B TP , vis-à-vis d’au moins une empreinte biométrique de référence B UL (et, de préférence, vis-à-vis d’une base de données UL comprenant un grand nombre d’empreintes de référence B UL ). L’empreinte biométrique de référence B UL est une donnée non identifiée, c’est-à-dire qu’on ne dispose pas de données d’identité associées d’une manière fiable à un individu dont est issue l’empreinte biométrique de référence B UL . De préférence, la donnée biométrique de référence non identifiée B UL est issue d’une base UL d’empreintes latentes non identifiées. Cette base UL a par exemple été constituée par les forces de police. La base UL comprend de préférence un grand nombre d’empreintes de référence, par exemple plus de 10 000 empreintes de référence, de préférence plus de 1 000 000 empreintes de référence. Les empreintes de référence (ci-après notées B UL ) sont de préférence des empreintes latentes, non labellisées, c’est-à-dire non associées à une identité d’individu. Comme il a été indiqué ci-avant, les empreintes latentes sont typiquement des empreintes qui présentent une faible visibilité, car elles peuvent se distinguer faiblement de l’arrière-plan. Ces empreintes latentes n’ont typiquement pas été acquises de manière contrôlée. Le système 1 comprend notamment une unité de traitement 2. L’unité de traitement 2 est typiquement un processeur ou un ensemble de processeurs compris dans un serveur. L’unité de traitement 2 dispose d’un accès à la base de données UL, soit de manière filaire, soit via un réseau de communication sans fil, par exemple un réseau Wi-Fi, 4G, 5G, Bluetooth, etc. La communication est de préférence sécurisée. Il est possible que l’identification biométrique soit réalisée de manière partagée, entre plusieurs serveurs éventuellement distants partageant un accès à la base de données UL. L’unité de traitement 2 peut en alternative être comprise dans un élément sécurisé, par exemple dans une puce sécurisée de « smart card ». L’unité de traitement 2 dispose de moyens de stockage de données 20 sur lesquels sont chargées des instructions de code pour la mise en œuvre du procédé d’identification biométrique, typiquement un disque ou une mémoire. Les moyens de stockage de données 20 stockent notamment du code informatique pour l’exécution de la fonction f* d’identification biométrique. Le système 1 comprend également un capteur biométrique 3, configuré pour acquérir l’empreinte acquise B TP et pour communiquer ladite empreinte à l’unité de traitement 2. Dans le présent exemple, le capteur biométrique 3 comprend une zone de positionnement de doigt (non illustrée) et comprend en outre un dispositif imageur 30 pour l’acquisition d’images d’un doigt posé sur la zone de positionnement de doigt. Le dispositif imageur 30 est de préférence un scanner Ten Print. On comprendra que la donnée biométrique acquise B TP et la ou les données biométriques de référence B UL pourraient ne pas être des empreintes, mais plutôt des données d’un autre type telles que par exemple des images de visage, des extraits de voix d’individus, des images palmaires, des images rétiniennes, etc. Le type de capteur biométrique 3 est alors adapté en fonction du type de donnée biométrique nécessaire à l’identification biométrique. A l’opposé des empreintes latentes B UL , l’empreinte acquise B TP est, de préférence, acquise de manière contrôlée à l’aide du capteur biométrique 3, par exemple sur un suspect qui a préalablement été appréhendé. De ce fait, l’empreinte acquise B TP bénéficie généralement de très bonnes conditions de visibilité. Il peut s’agir d’une empreinte du type « Ten Print ». De manière alternative, l’empreinte acquise B TP est une empreinte latente, par exemple obtenue sur une scène de crime. L’unité de traitement 2 et le capteur biométrique 3 peuvent être intégrés à un même dispositif, ou bien être reliés par une liaison filaire ou sans fil. L’unité de traitement 2 est configurée pour exécuter en association avec le capteur biométrique 3 une identification biométrique, par exemple selon le procédé décrit ci-après en relation à la . Avantageusement, l’unité de traitement 2 permet également la mise en œuvre du procédé 10 d’évaluation du biais ci-avant, à l’aide d’accès à la base UL* et à la base TP qui rassemblent des empreintes candidates et de référence labellisées destinées à l’évaluation de biais. Ainsi, la fonction f* utilisée pour l’identification biométrique peut avoir été obtenue après une ou plusieurs sélections, fusions, isotropisations, etc. suite à une ou plusieurs évaluations telles que décrites ci-avant du biais lié aux « risques de Doddington ». Procédé d’identification biométrique La représente un procédé 50 d’identification biométrique selon un exemple. Le procédé 50 est par exemple mis en œuvre par le système 1. L’identification biométrique comprend ici la recherche d’une empreinte candidate BTP, que l’on peut aussi qualifier de « requête », dans une base UL d’empreintes de référence BUL qui sont des empreintes « latentes » encore non attribuées à des individus. A une étape 1100, l’empreinte acquise B TP est obtenue, par exemple à l’aide du capteur biométrique 3. En alternative, cette empreinte candidate est récupérée en mémoire ou auprès d’une base de données d’empreintes candidates. On rappelle que, si une identité de l’individu sur lequel est obtenue l’empreinte acquise B TP est connue, il est possible d’établir grâce à l’identification biométrique si ledit individu est présent ou non parmi les empreintes de référence stockées dans la base de données UL. Pour ce faire, on compare à une étape 1200 l’empreinte acquise B TP à au moins une empreinte de référence B UL parmi les empreintes de référence de la base UL. De préférence, l’empreinte acquise B TP est comparée à chacune des empreintes de référence présentes dans la base UL. La comparaison est réalisée à l’aide de la fonction f* d’identification biométrique, prenant en entrée l’empreinte acquise B TP et l’empreinte de référence B UL , et retournant en sortie un résultat de correspondance R* positif ou négatif. Si le résultat de correspondance R* est positif (supérieur ou égal au seuil de validation associé à la fonction f* d’identification), il est déterminé à une étape 1300 que l’empreinte acquise B TP est un candidat potentiel pour appartenir à un même individu que l’empreinte de référence B UL . On comprendra que si plusieurs empreintes latentes ont donné un résultat de correspondance positif, toutes ces empreintes latentes sont considérées comme des candidates potentiels. De préférence, à ce stade, un examinateur humain prend le relais. Ce dernier procède à un examen poussé de l’empreinte acquise B TP et de l’empreinte de référence B UL pour établir de manière visuelle si ces empreintes appartiennent en effet au même individu. En alternative, on soumet les candidats potentiels à d’autres tests, éventuellement à d’autres algorithmes d’identification, pour corroborer ou non les résultats. Si aucune empreinte de référence B UL présente dans la base UL n’est suffisamment proche de l’empreinte acquise B TP selon les résultats d’identification biométrique, cette empreinte acquise B TP ne fera pas l’objet d’une vérification par un examinateur humain. Il est de préférence considéré que cette empreinte acquise B TP ne figure pas dans la base UL. Grâce à l’évaluation du biais associé au risque de Doddington, on s’est assuré d’éviter que la fonction d’identification biométrique ne retourne fréquemment des fausses acceptations pour une même empreinte acquise B TP , ou pour une même empreinte latente B UL de la base UL. Ainsi, on évite que l’examinateur humain ne soit invité à procéder à un trop grand nombre d’examens poussés vis-à-vis d’une même empreinte, à la suite de l’identification biométrique automatisée décrite ci-avant. Procédé d’évaluation d’une fonction d’identification biométrique, le procédé d’évaluation étant mis en œuvre à partir d’un ensemble de données biométriques candidates (TP) et à partir d’un ensemble de données biométriques de référence (UL*), les données biométriques candidates (B T ) et les données biométriques de référence (B R ) étant du même type et étant chacune associée à un individu connu, la fonction d’identification biométrique (f), appliquée à une donnée biométrique candidate (B T ) et à une donnée biométrique de référence (B R ), retournant un résultat de correspondance (R) desdites deux données, le procédé comprenant des étapes de : - obtention (200) de paires de fausses correspondances, chaque paire comprenant une donnée biométrique candidate (B T ) et une donnée biométrique de référence (B R ) non associées à un même individu connu, et dont le résultat de correspondance (R) est supérieur ou égal à un seuil prédéterminé, - détermination (300a), pour chaque donnée biométrique candidate (B T ) comprise dans au moins une paire de fausses correspondances, d’un premier nombre associé à ladite donnée biométrique candidate (B T ) et égal au nombre de paires de fausses correspondances obtenues comprenant ladite donnée biométrique candidate (B T ), et/ou détermination (300b), pour chaque donnée biométrique de référence (B R ) comprise dans au moins une paire de fausses correspondances, d’un deuxième nombre associé à ladite donnée biométrique de référence (B R ) et égal au nombre de paires de fausses correspondances obtenues comprenant ladite donnée biométrique de référence (B R ), - calcul (400) d’un score de biais (S) associé à la fonction d’identification biométrique (f), le score de biais étant calculé en fonction d’un maximum (WCM) des premiers nombres déterminés à partir des paires de fausses correspondances et/ou en fonction d’un maximum (LCM) des deuxièmes nombres déterminés à partir des paires de fausses correspondances, un score de biais (S) élevé correspondant à une fonction d’identification biométrique (f) considérée comme biaisée. Procédé d’évaluation selon la revendication 1, dans lequel le score de biais (S) est égal à l’un parmi : le maximum (WCM) des premiers nombres associés à une donnée biométrique candidate (B T ) ; ou le maximum (LCM) des deuxièmes nombres associés à une donnée biométrique de référence (B R ) ; ou une somme du maximum (WCM) des premiers nombres associés à une donnée biométrique candidate (B T ) affecté d’un premier coefficient et du maximum (LCM) des deuxièmes nombres associés à une donnée biométrique de référence (B R ) affecté d’un deuxième coefficient. Procédé d’évaluation selon l’une quelconque des revendications 1 ou 2, dans lequel l’ensemble de données biométriques de référence (B R ) est issu d’une base de données d’empreintes latentes d’entraînement (UL*). Procédé d’évaluation selon la revendication 3, dans lequel l’ensemble de données biométriques candidates (B T ) comprend une pluralité de données biométriques candidates associées à un même individu connu qu’une empreinte latente de la base de données d’empreintes latentes d’entraînement (UL*), et comprend en outre une pluralité de données biométriques candidates associées à un individu connu absent de la base de données d’empreintes latentes d’entraînement (UL*). Procédé d’évaluation selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel les données biométriques candidates (B T ) et les données biométriques de référence (B R ) sont issues d’empreintes digitales, ou sont issues d’images d’iris, ou sont issues d’images de visage, ou sont issues d’extraits de voix d’individus. Procédé d’évaluation selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel, en nommant requêtes correspondantes les paires comprenant une donnée biométrique candidate (B T ) et une donnée biométrique de référence (B R ) dont le résultat de correspondance est supérieur ou égal au seuil prédéterminé, la fonction d’identification biométrique (f) est choisie pour qu’un rapport entre le nombre total de paires de fausses correspondances et le nombre total de requêtes correspondantes soit égal à un taux de fausses acceptations (FAR) prédéterminé. Procédé d’évaluation selon la revendication 6, dans lequel le taux de fausses acceptations (FAR) est supérieur à 0,50%, plus préférentiellement supérieur à 1,0% et inférieur à 20%, encore plus préférentiellement égal à 10%. Procédé d’évaluation selon l’une quelconque des revendications 6 ou 7, le procédé comprenant une étape de détermination (500) d’un score de performance (P) associé à la fonction d’identification biométrique (f), dans lequel la fonction d’identification biométrique (f) est associée à un taux de faux rejets (FRR) prédéterminé, et le score de performance (P) dépend du taux de faux rejets (FRR) et du taux de fausses acceptations (FAR). Procédé d’évaluation selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, le procédé comprenant une étape d’évaluation (600) du score de biais (S) par rapport à un seuil de biais, la fonction d’identification biométrique (f) étant évaluée comme suffisamment peu biaisée si le score de biais (S) est inférieur ou égal au seuil de biais. Procédé d’évaluation selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, le procédé comprenant une étape supplémentaire de comparaison entre le score de biais (S) obtenu pour la fonction d’identification biométrique (f) et un score supplémentaire de biais obtenu pour une fonction supplémentaire d’identification biométrique. Procédé d’évaluation selon l’une quelconque des revendications 1 à 10, le procédé comprenant une étape supplémentaire d’obtention d’une fonction améliorée (f*) d’identification biométrique, à partir de la fonction d’identification biométrique (f), de sorte qu’un score amélioré de biais obtenu pour la fonction améliorée (f*) d’identification biométrique soit strictement inférieur au score de biais (S) obtenu pour la fonction d’identification biométrique (f). Procédé d’identification d’une donnée biométrique non identifiée (BUL), le procédé étant mis en œuvre à partir d’une fonction améliorée (f*) d’identification biométrique obtenue par un procédé d’évaluation selon la revendication 11 et à partir d’au moins une donnée biométrique non identifiée (BUL), le procédé comprenant des étapes de : - obtention (1100) d’une donnée biométrique candidate (BTP), la donnée biométrique candidate (BTP) étant du même type que la donnée biométrique non identifiée (BUL), - calcul (1200) d’au moins un résultat de correspondance (R*) entre la donnée biométrique candidate (BTP) obtenue et la donnée biométrique non identifiée (BUL), - si le résultat de correspondance (R*) est supérieur ou égal à un seuil, association (1300) entre la donnée biométrique non identifiée (BUL) et une identité correspondant à la donnée biométrique candidate. Système (1) d’identification biométrique d’un individu, comprenant : - une unité de traitement (2) configurée pour mettre en œuvre un procédé d’identification selon la revendication 12, à partir de la donnée biométrique candidate acquise et à partir d’un ensemble de données biométriques non identifiées, - un capteur biométrique (3) configuré pour acquérir une donnée biométrique candidate. Produit programme d'ordinateur sur lequel sont enregistrées des instructions de code qui, lorsque lesdites instructions sont exécutées par un ordinateur, conduisent l’ordinateur à exécuter un procédé d’évaluation selon l’une quelconque des revendications 1 à 11, ou à exécuter un procédé d’identification selon la revendication 12. Moyens de stockage lisibles par ordinateur, sur lesquels sont enregistrées des instructions de code pour la mise en œuvre d’un procédé d’évaluation selon l’une quelconque des revendications 1 à 11, ou pour la mise en œuvre d’un procédé d’identification selon la revendication 12.