FR 3153436 A1 20250328 FR 2310014 A 20230921 La présente invention concerne un procédé d’authentification ou d’identification d’un individu, le procédé comprenant la mise en œuvre d’étapes de : Obtention d’une première donnée biométrique candidate acquise sur un premier trait biométrique de l’individu et d’une deuxième donnée biométrique candidate acquise sur un deuxième trait biométrique de l’individu, différent du premier trait biométrique ; Construction, par application d’un modèle génératif à la première donnée biométrique candidate et à au moins un identifiant unique de référence, d’une donnée biométrique synthétique correspondant au deuxième trait biométrique ; ledit identifiant unique de référence n’étant pas une donnée biométrique, et étant stocké sur des moyens de stockage de données (12, 22a) ; Authentification ou identification dudit individu sur la base d’une comparaison de la deuxième donnée biométrique candidate et de la donnée biométrique synthétique. Figure pour l’abrégé : Fig. 1 Procédé d’authentification ou d’identification multi-biométrique. DOMAINE TECHNIQUE GÉNÉRAL La présente invention se rapporte au domaine de la reconnaissance biométrique, en particulier basée sur la voix et le visage. Plus précisément, elle concerne un procédé d’authentification ou d’identification d’un individu sur la base d’un première donnée biométrique candidate et une deuxième donnée biométrique candidate, acquises sur deux traits biométriques différents dudit individu. ETAT DE L’ART L’authentification/identification biométrique est la reconnaissance automatique d’une personne en utilisant des traits distinctifs, c.-à-d., des caractéristiques physiques (biologiques) ou traits comportementaux personnels automatiquement mesurables, robustes et distinctifs qui peuvent être utilisés pour vérifier (cas de l’authentification) ou déterminer (cas de l’identification) l’identité d’un individu. Les technologies biométriques améliorent la sûreté et le confort d’utilisation. Plusieurs informations biométriques ont été utilisées telles que les empreintes digitales, le visage, l’iris, la voix, etc. Le problème est que la gestion des bases de données biométrique est complexe et couteux. En effet, les techniques habituelles nécessitent de stocker dans des bases des données biométriques dites de référence (d’individus autorisés dit enrôlés) en vue de les comparer avec des données biométriques fraîches dites candidates, acquises en direct sur les individus cherchant à s’identifier/authentifier. Toutes ces données biométriques restent des données personnelles, dont la manipulation implique des considérations de confidentialité et respect de la vie privée (privacy) et est strictement régulée en particulier conformément au RGPD. Il a par conséquent été proposé une technique dite « Zero Biometry database » dans lequel les données biométriques de références (en particulier visages d’individus) sont encodées et uniquement stockées sur des terminaux (smartphones) des individus, en vue de les représenter par des QRcodes dynamiques. Pour s’authentifier, un individu affiche son QRcode sur son terminal et le présente à une borne, qui le décode pour reconstruire un template biométrique de référence pouvant être comparé avec une donnée biométrique candidate acquise par la borne (photo du visage). Une telle méthode évite toute nécessité de base biométrique centralisés mais pose d’autres problèmes : Le terminal mobile est indispensable (or il peut être perdu, en panne de batterie, avec un écran endommagé, etc.), de sorte qu’il ne s’agit pas d’une méthode « purement » biométrique. Un QRcode stocke en pratique une faible quantité d’informations par rapport à une image complète du visage, de sorte que la sécurité est plus faible La présente invention vient améliorer la situation. PRÉSENTATION DE L’INVENTION La présente invention se rapporte donc selon un premier aspect à un procédé d’authentification ou d’identification d’un individu, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend la mise en œuvre par des moyens de traitement de données d’un terminal et/ou d’un premier serveur d’étapes de : Obtention d’une première donnée biométrique candidate acquise sur un premier trait biométrique de l’individu et d’une deuxième donnée biométrique candidate acquise sur un deuxième trait biométrique de l’individu, différent du premier trait biométrique ; Construction, par application d’un modèle génératif à la première donnée biométrique candidate et à au moins un identifiant unique de référence, d’une donnée biométrique synthétique correspondant au deuxième trait biométrique ; ledit identifiant unique de référence n’étant pas une donnée biométrique, et étant stocké sur des moyens de stockage de données du terminal et/ou du premier serveur ; Authentification ou identification dudit individu sur la base d’une comparaison de la deuxième donnée biométrique candidate et de la donnée biométrique synthétique. Selon des caractéristiques avantageuses et non limitatives : On a une pluralité d’identifiants uniques de référence chacun associé à un individu de référence, une donnée biométrique synthétique est générée à l’étape (b) pour chaque identifiant unique de référence, et la deuxième donnée biométrique candidate est comparée à l’étape (c) à chaque donnée biométrique synthétique. Ledit identifiant unique de référence est un encodage d’une deuxième donnée biométrique de référence correspondant également au deuxième trait biométrique, associée audit identifiant unique de référence ; ladite deuxième donnée biométrique de référence n’étant pas stockée par les moyens de stockage de données du terminal et/ou du premier serveur. Le procédé comprend un enrôlement préalable de données pour authentification ou identification d’un individu de référence, ledit enrôlement comprenant la mise en œuvre par les moyens de traitement de données du premier serveur d’étapes de : Obtention d’une deuxième donnée biométrique de référence acquise sur un deuxième trait biométrique de l’individu de référence ; Génération d’un identifiant unique de référence par application d’un modèle d’encodage à la deuxième donnée biométrique de référence ; Stockage sur des moyens de stockage de données (22a) du premier serveur (2a) dudit identifiant unique de référence mais pas de la deuxième donnée biométrique de référence. Le modèle génératif est un modèle appris, le procédé comprenant une étape préalable (a0) d’apprentissage, par des moyens de traitement de données d’un deuxième serveur, des paramètres d’au moins le modèle génératif, à partir d’une base de paires d’une première et d’une deuxième données biométriques d’apprentissage. L’étape (a0) comprend, pour chacune d’une pluralité de paires d’une première et d’une deuxième données biométriques d’apprentissage de ladite base : La génération d’un identifiant unique d’apprentissage (associé à la paire) par application du modèle d’encodage à la deuxième donnée biométrique d’apprentissage, la tentative de reconstruction de la deuxième donnée biométrique d’apprentissage par application du modèle génératif à la première donnée biométrique d’apprentissage et audit identifiant unique d’apprentissage. L’étape (a0) comprend, pour chacun d’une pluralité de couples d’une première et d’une deuxième paires d’une première données biométrique d’apprentissage et d’une deuxième donnée biométriques d’apprentissage de ladite base : La génération de un premier identifiant unique d’apprentissage par application du modèle d’encodage à la deuxième donnée biométrique d’apprentissage de la première paire, et un deuxième identifiant unique d’apprentissage par application du modèle d’encodage à la deuxième donnée biométrique d’apprentissage de la deuxième paire ; la tentative de construction de une première donnée synthétique par application du modèle génératif à la première donnée biométrique d’apprentissage de la première paire et audit deuxième identifiant unique d’apprentissage, et une deuxième donnée synthétique par application du modèle génératif à la première donnée biométrique d’apprentissage de la deuxième paire et audit premier identifiant unique d’apprentissage, telle que ni la première biométrique synthétique ni la deuxième donnée synthétique ne coïncide avec la deuxième donnée biométrique de la première paire et/ou avec la deuxième donnée biométrique de la deuxième paire Ledit modèle génératif est un réseau de neurones de type CNN, en particulier un auto-encodeur. L’étape (a) comprend l’acquisition de la première donnée biométrique candidate sur le premier trait biométrique de l’individu par des premiers moyens d’acquisition biométrique du terminal et de la deuxième donnée biométrique candidate sur le deuxième trait biométrique de l’individu par des deuxièmes moyens d’acquisition biométrique du terminal, et sa leur transmission au premier serveur ; les étapes (b) et (c) étant mise en œuvre par les moyens de traitement de données du premier serveur. Le premier trait biométrique est la voix, et le deuxième trait biométrique le visage. Selon un deuxième aspect, l’invention concerne un équipement d’authentification ou d’identification d’un individu, comprenant des moyens de traitement de données et des moyens de stockage de données stockant au moins un identifiant unique de référence, caractérisé en ce qu’il comprend des moyens de traitement de données configurés pour : Obtenir une première donnée biométrique candidate acquise sur un premier trait biométrique de l’individu et une deuxième donnée biométrique candidate acquise sur un deuxième trait biométrique de l’individu, différent du premier trait biométrique ; Construire, par application d’un modèle génératif à la première donnée biométrique candidate et audit au moins un identifiant unique de référence, une donnée biométrique synthétique correspondant au deuxième trait biométrique ; Authentifier ou identifier ledit individu sur la base d’une comparaison de la deuxième donnée biométrique candidate et de la donnée biométrique synthétique. Selon des caractéristiques avantageuses et non limitatives : L’équipement est en outre d’enrôlement de données pour authentification ou identification d’un individu de référence. Les moyens de traitement de données étant en outre configurés pour : Obtenir une deuxième donnée biométrique de référence acquise sur un deuxième trait biométrique de l’individu de référence ; Générer un identifiant unique de référence par application d’un modèle d’encodage à la deuxième donnée biométrique de référence ; Stocker sur les moyens de stockage de données ledit identifiant unique de référence mais pas la deuxième donnée biométrique de référence. Selon un troisième aspect, est proposé un ensemble d’un terminal, du premier serveur selon le deuxième aspect et éventuellement d’un deuxième serveur d’apprentissage du modèle génératif. Selon un quatrième et un cinquième aspect, l’invention concerne un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon le premier aspect d’authentification ou d’identification d’un individu ; et un moyen de stockage lisible par un équipement informatique sur lequel est enregistré un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon le premier aspect d’authentification ou d’identification d’un individu. PRÉSENTATION DES FIGURES D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront à la lecture de la description qui va suivre d’un mode de réalisation préférentiel. Cette description sera donnée en référence aux dessins annexés dans lesquels : FIG. 1 la FIG. 1 est un schéma d’un système pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention ; FIG. 2 la FIG. 2 est un logigramme représentant les étapes d’un mode de réalisation du procédé selon l’invention ; FIG. 3 la FIG. 3 illustre l’agencement de réseaux de neurones utilisés en fonctionnement dans un mode de réalisation préféré du procédé selon l’invention ; FIG. 3 la FIG. 3 illustre l’agencement de réseaux de neurones utilisés lors de l’apprentissage dans un mode de réalisation préféré du procédé selon l’invention. DESCRIPTION DÉTAILLÉE Architecture La présente invention concerne un procédé d’authentification ou d’identification d’un individu, c’est-à-dire pour déterminer ou vérifier l’identité de l’individu se présentant devant un terminal 1, dans un système tel que représenté sur la FIG. 1 , par exemple pour la mise en œuvre d’une transaction par ledit individu, mais également pour du contrôle d’accès, de la géolocalisation garantie, etc. Ledit individu dont on cherche à vérifier l’identité est considéré « candidat », par opposition à des individus « de référence » dont on connait l’identité. Le terminal 1 comprend des moyens de traitement de données 11 tel qu’un processeur, et le cas échéant des moyens de stockage de données 12 (une mémoire), des moyens d’interface 13 (un écran). Il s’agit typiquement d’un terminal mobile de type smartphone, mais alternativement le terminal 1 peut être une tablette, un ordinateur personnel, mais également des équipements fixes tels qu’une borne de contrôle d’accès, ou tout autre équipement détenu et contrôlé par une entité auprès de qui l’authentification/identification doit être effectuée. Par ailleurs, et comme on le verra, le terminal 1 comprend avantageusement des premiers et deuxièmes moyens d’acquisition biométrique 14, 15, i.e. des moyens respectivement d’acquisition d’une première donnée biométrique sur un premier trait biométrique de l’individu et d’une deuxième donnée biométrique sur un deuxième trait biométrique de l’individu, différent du premier trait biométrique. Les traits biométriques peuvent par exemple être la forme du visage de l’individu, la voix de l’individu, une ou plusieurs empreintes digitales, la forme d’une oreille, de la main (ou de toute autre partie du corps) ou encore un ou plusieurs iris de l’individu. Il peut encore s’agir de la structure du réseau veineux d‘un ou plusieurs doigts ou d’une ou des deux mains, etc. On parle également de « modalités » pour désigner diverses biométries. Selon un mode de réalisation préféré qui sera décrit plus loin, le premier trait biométrique est la voix de l’individu (et la première donnée biométrique est alors un signal sonore de parole dudit individu) et le deuxième trait biométrique est la forme du visage de l’individu (et la deuxième donnée biométrique est alors une photo de ce visage), mais ce pourra être l’inverse ou toute autre combinaison de deux biométries différentes. Dans le mode de réalisation ci-avant les premiers et deuxièmes moyens d’acquisition biométrique 14, 15 sont en particulier un microphone 14 et une caméra 15, mais dans le cas d’autres biométries ce pourra être un scanner d’empreinte digitale, un oculomètre, etc. A noter que ces moyens 14, 15 sont généralement intégrés au terminal 1, mais ce pourrait également être un périphérique connecté au reste du terminal 1, par exemple celui d’une webcam ou d’un casque connecté (filairement ou non) à un terminal 1 de type smartphone. L’ensemble constitue alors le terminal 1. Dans tous les cas, les moyens d’acquisition de la donnée biométrique 14, 15 comprennent avantageusement une capacité de traitement de données (qui peut être déportée auprès des moyens 11) adaptée pour extraire la donnée biométrique à partir d’une donnée « brute » représentative du trait biométrique, selon un éventuel traitement de l’image du trait biométrique qui dépend de la nature du trait biométrique. Des traitements de sons ou d’images variés pour extraire des données biométriques sont connus de l’Homme du Métier. A titre d’exemple non limitatif, l’extraction de la donnée biométrique peut comprendre un débitage d’un signal sonore et l’isolement d’un fragment correspondant à la parole. En variante, elle peut comprendre une extraction de points particuliers (minuties d’empreintes digitales) ou d’une forme/aspect du visage dans le cas d’une image du visage de l’individu, etc. Alternativement ou en complément, un réseau de neurones à convolution peut être utilisé. Il est par ailleurs possible qu’il n’y ait pas de tel traitement et que la donne biométrique soit directement la donnée brute (image de l’iris par exemple). On ne reviendra pas en détails sur cet aspect, et on supposera que l’on peut obtenir pour un individu que l’on cherche à identifier/authentifier (i.e. l’individu candidat) une première donnée biométrique candidate acquise sur un premier trait biométrique de l’individu et une deuxième donnée biométrique candidate acquise sur un deuxième trait biométrique de l’individu, différent du premier trait biométrique, pour toute paire de traits biométrique souhaitée. Pour reformuler, chaque individu est associé à une paire d’une première donnée biométrique et d’une deuxième donnée biométrique, correspondant à des traits biométriques différents. A noter que par analogie aux première et deuxième données biométrique candidates, on peut parler de première et deuxième données de référence, i.e. des données biométriques « attendues » correspondant aux mêmes premier et deuxième traits biométriques mais pour des individus de référence, connus et autorisés. Si l’individu candidat est bien le ou l’un des individu(s) de référence (cas respectivement de l’authentification et de l’identification), la première donnée biométrique candidate doit coïncide avec la première donnée biométrique de référence associée audit individu de référence et la deuxième donnée biométrique candidate coïncide avec la deuxième donnée biométrique de référence associée audit individu de référence. Ces données de référence ne sont toutefois pas nécessaires pour la mise en œuvre du présent procédé, et surtout n’ont pas besoin d’être stockées par un des équipements impliqués. Comme l’on verra, on a éventuellement juste besoin brièvement de la deuxième donnée biométrique de référence d’un individu pour réaliser son enrôlement, mais cette donnée peut être traitée à la volée et en pratique jamais stockée. La première donnée de référence n’a même pas besoin d’être acquise. Ainsi, en l’absence de tout stockage de données personnelles il n’y a aucun risque de fuite (et donc aucun problème possible de privacy), et plus de contraintes réglementaires telles que celles du RGPD à respecter. Le présent procédé est mis en œuvre par le terminal 1 et/ou un premier serveur 2a qui peut être confondu avec le terminal 1, ou distant et connecté par un réseau 10 tel que le réseau internet. De manière avantageuse, on a un deuxième serveur 2b (qui est un équipement d’apprentissage comme on le verra), typiquement distant (i.e. dans le réseau 10), mais qui pourrait être confondu avec le premier serveur 2a. Le premier serveur 2a peut par exemple être le serveur d’authentification d’une entité bancaire. Chaque serveur 2a, 2b dispose également de moyens de traitement de données 21a, 21b (typiquement un processeur) et de moyens de stockage de données 22a, 22b (une mémoire, par exemple un disque dur). Comme on le verra, les moyens de traitement de données 21b du deuxième serveur 2b (mais également ceux du premier serveur 2a) peuvent stocker au moins une base de données d’apprentissage, en pratique des paires d’une première et d’une deuxième données biométrique d’apprentissage, i.e. du même individu, qui sont préférentiellement des données publiques (et non des données biométriques de référence) pour continuer d’éviter tout problème de privacy. Procédé Le présent procédé concerne un processus d’authentification ou d’identification biométrique basé sur deux traits biométriques, capable de vérifier l’identité d’un individu sans devoir stocker de données biométriques de référence pour aucun des deux traits. En référence à la FIG. 2 , le présent procédé commence par une étape (a) d’obtention d’une première donnée biométrique candidate correspondant au premier trait biométrique de l’individu et d’une deuxième donnée biométrique candidate correspondant au deuxième trait biométrique de l’individu, différent du premier trait biométrique. Plus précisément, l’étape (a) comprend soit directement l’acquisition des deux données biométriques candidates par les moyens 14, 15 du terminal 1, soit la réception desdites données (le cas échéant chiffrées) par le serveur 2a depuis le terminal 1. Lorsque le premier trait biométrique est la voix, la première donnée biométrique candidate est comme expliqué typiquement un signal sonore de parole dudit individu. Par « signal sonore de parole dudit individu », on entend l’enregistrement audio de l’individu « locuteur », i.e. en train de prononcer une phrase (prédéterminée ou non), la phrase prononcée étant désignée parole. On notera qu’on n’est limité ici à aucune technique de reconnaissance du locuteur, de sorte que ladite parole est soit : Une phrase spécifique prédéterminée ; Une phrase attendue, c’est-à-dire que par exemple le terminal 1 affiche la phrase à prononcer, en mode challenge/response ; Une phrase quelconque ; Etc. Lorsque le deuxième trait biométrique est la forme du visage, la deuxième donnée biométrique candidate est une image du visage ou une donnée en découlant (par exemple la position de points caractéristiques du visage) Dans une étape (b), les moyens de traitement de données 11 ou 21a construisent, par application d’un modèle génératif à la première donnée biométrique candidate et à au moins un identifiant unique de référence, une donnée biométrique synthétique correspondant également au deuxième trait biométrique de l’individu. L’identifiant unique, ou code, est n’est une donnée biométrique, et typiquement une donnée alphanumérique. Ce peut être un QRcode comme dans l’art antérieur. Comme l’on va voir, il s’agit en particulier d’un encodage d’une deuxième donnée biométrique de référence, correspondant également au deuxième trait biométrique. A noter que dans le cas d’une pluralité d’identifiants uniques de référence, l’étape (b) peut comprendre la construction de plusieurs données synthétiques, i.e. une pour chaque identifiant unique de référence (cas d’une identification). En d’autres termes, chaque individu de référence est associé à un identifiant unique de référence (qui représente donc une identité attendue), ce dernier étant en pratique une représentation de ladite deuxième donnée biométrique de référence, mais ne divulguant rien sur l’individu de référence. Comme expliqué, de manière préférée seul l’identifiant unique de référence est stocké sur les moyens de stockage de données 12, 22a du terminal 1 et/ou du premier serveur 2a (et/ou éventuel deuxième serveur 2b), et non des données biométriques de référence. Ce procédé utilise de manière astucieuse des travaux ayant montré que les différentes biométries d’un individu sont « liées », et qu’il est possible, à partir d’une première donnée biométrique correspondant au premier trait biométrique de l’individu, de prédire la deuxième donnée biométrique correspondant au deuxième trait biométrique du même individu. Pour reformuler, on est capable de générer une donnée biométrique synthétique (en ce qu’elle est artificielle) correspondant audit deuxième trait biométrique (c’est-à-dire qu’il d’agit par exemple d’une image de visage si le deuxième trait biométrique est la forme du visage) qui s’avère coïncider avec la deuxième donnée biométrique, i.e. être suffisamment similaire et par exemple représenter de manière reconnaissable le même visage. Par exemple, le document Speech2Face: Learning the Face Behind a Voice, Tae-Hyun Oh, Tali Dekel, Changil Kim, Inbar Mosseri, William T. Freeman, Michael Rubinstein, Wojciech Matusik, IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2019 , présente un modèle de type auto-encodeur, comprenant un premier bloc encodeur et un deuxième bloc décodeur. Chaque bloc étant un réseau de neurones de type CNN (Convolutional Neural Network). Le bloc encodeur (par exemple un bloc d’extraction de features d’un CNN de reconnaissance vocale) génère un code représentatif de la première donnée biométrique (voix), et le bloc décodeur (par exemple un GAN, Generative Adversarial Network) génère la deuxième donnée biométrique (visage) à partir dudit code. En effet on constate que ledit code est en pratique également représentatif de la deuxième donnée biométrique. Le code n’est comme expliqué pas une donnée biométrique mais une « carte de caractéristiques » (en anglais feature map), qu’on peut encore compresser sous la forme de l’identifiant unique évoqué. Le présent procédé propose comme l’on voir sur la FIG. 3 un modèle de génération de la donnée synthétique qui prend entrée non seulement la première donnée biométrique, mais également l’identifiant unique. Cela rajoute de l’entropie dans le modèle génératif et permet que celui-ci ne puisse construire une donnée biométrique synthétique coïncidant avec la deuxième donnée biométrique d’un individu que dans le cas où la première donnée biométrique et l’identifiant unique en entrée sont associés au même individu, i.e. que l’identifiant unique est bien un encodage de la deuxième donnée biométrique du même individu. En d’autres termes, dans la mesure où les biométries sont comme expliquées liées, l’identifiant unique « complète » la première donnée biométrique, et la qualité de la prédiction de la deuxième donnée biométrique est fortement amplifiée si les deux données d’entrée sont associées au même individu : par exemple dans le cas du visage, non seulement l’individu est reconnaissable mais en plus l’image est très ressemblante. Inversement, s’il est théoriquement possible de reconstruire la deuxième donnée biométrique à partir de l’identifiant seul (c’est ce que propose l’art antérieur « Zero biometry database »), cela marche en pratique mal. L’invention propose ainsi de non pas reconstruire la deuxième donnée biométrique sur la base de l’identifiant, mais d’utiliser l’identifiant seulement pour renforcer la reconstruction sur la base de la première donnée biométrique, ce qui est très différent. Il est d’ailleurs ainsi possible de compresser encore davantage l’identifiant de sorte à ce que la reconstruction de la biométrie sur sa seule base soit pour le coup totalement impossible (Pour reformuler, l’identifiant unique de référence est préférentiellement obtenu par un encodage de la deuxième donnée biométrique de référence tel qu’il est impossible de reconstruire la deuxième donnée biométrique de référence à partir de l’identifiant unique), ce qui améliore encore le respect de la vie privée de l’utilisateur, dans la mesure où l’identifiant unique est la seule donnée encore stockée dans une base, et évite comme expliqué toute contrainte règlementaire. De surcroit le présent procédé améliore encore la sécurité : si au contraire les deux données d’entrée du modèle génératif (première donnée biométrique et identifiant unique) sont associées à des individus différents, ce qui est une tentative de fraude, le modèle est perturbé et la donnée synthétique ne ressemble plus du tout à la deuxième donnée biométrique, et représente donc par exemple le visage d’un autre individu qui n’existe pas (un « hybride » entre l’individu associé à la première donnée biométrique et l’individu associé à la deuxième donnée biométrique et à l’identifiant unique), de sorte que tout authentification/identification devient impossible. A noter enfin que le présent procédé est particulièrement adapté à un grand volume d’utilisateurs : dans la mesure où la base de données est particulièrement réduite et ne stocke que des données alphanumériques de taille minime par rapport à des données biométriques, on a des temps de calcul et d’accès fortement réduits. Enfin, dans une étape (c), les moyens de traitement de données 11 ou 21a authentifient/identifient ledit individu sur la base d’une comparaison de la deuxième donnée biométrique candidate et de la donnée biométrique synthétique. On comprend que la nature du modèle de génération fait que la donnée biométrique synthétique coïncide avec la deuxième donnée biométrique de référence associée audit identifiant unique de référence (i.e. du même individu de référence) si et seulement si la première donnée biométrique candidate coïncide avec une hypothétique première donnée biométrique de référence associée audit identifiant unique de référence (i.e. à nouveau du même individu de référence – on comprend qu’en pratique cette première donnée biométrique de référence est théorique n’est pas stockée et n’a même pas besoin d’exister). Ainsi, cette technique permet d’utiliser le modèle génératif pour simuler la deuxième donnée biométrique de référence sans avoir à la stocker non plus. En authentification, on a un seul identifiant unique associé à l’individu de référence attendu (i.e. l’identité que l’individu candidat prétendre avoir), et le résultat de la comparaison est binaire. En identification, on a une pluralité d’identifiants uniques de référence chacun associé à un individu de référence, une donnée biométrique synthétique est générée à l’étape (b) pour chaque identifiant unique de référence, et la deuxième donnée biométrique candidate est comparée à l’étape (c) à chaque donnée biométrique synthétique. L’individu candidat est alors identifié comme l’individu de référence associé à l’identifiant unique de référence sur la base duquel a pu être construite une donnée biométrique synthétique coïncidant avec la deuxième donnée biométrique candidate (s’il y a un matching – sinon l’individu candidat est rejeté). Dans tous les cas la sécurité est bien multi-facteurs car : si la voix de l’individu candidat n’est pas celle d’un individu de référence, la donnée synthétique générée ne coïncide avec aucune deuxième donnée biométrique, et représente systématiquement le visage d’un individu qui n’existe pas, et donc qui n’est ni l’individu candidat ni aucun individu de référence, d’où toute issue positive impossible à l’étape (c), et ce même si l’individu candidat s’avérait ressembler fortuitement à l’un des individu de référence. Même si un individu tente de se faire passer pour un individu de référence avec un deepfake de sa voix (spoofing), alors le modèle va correctement reconstruire la deuxième donnée biométrique de référence de cet individu de référence, mais elle ne coïncidera pas avec la deuxième donnée biométrique candidate. Pour la mise en œuvre de l’étape (c), on peut procéder de toute manière connue, notamment en calculant un score dit de similarité, par exemple à partir d’un calcul de distance (entre la donnée biométrique synthétique et la deuxième donnée biométrique candidate), pour enfin le comparer à un seuil. On comprend bien que deux données biométriques même provenant du même individu ne seront jamais parfaitement identique, mais on considère qu’il y a coïncidence (i.e. que les données coïncident) si le score dépasse ledit seuil (i.e. la distance est inférieure à une distance minimale acceptable). A noter que le seuil peut être prédéterminé, ou dynamique, en fonction du contexte. Alternativement, en particulier en identification, on peut utiliser un modèle de classification tentant d’associer la deuxième donnée biométrique candidate à chaque donnée biométrique synthétique. Pour le modèle génératif, on pourra utiliser un réseau de neurones de type CNN, en particulier un auto-encodeur, et notamment celui proposé dans le document Speech2Face évoqué, avant avec un bloc d’extraction de caractéristiques suivi d’un GAN. Si l’on souhaite d’autres traits biométriques que voix/visage, il suffit en particulier de changer de bloc d’extraction de caractéristiques, en prenant notamment celui d’un réseau adapté au premier trait biométrique : celui d’un VGG sera par exemple adapté au trait biométrique visage, alors que celui d’un réseau de transcription vocale sera adapté au trait biométrique visage Apprentissage Comme expliqué, typiquement au moins le modèle génératif est un modèle appris sur une base de paires d’une première et d’une deuxième données biométriques d’apprentissage associés à un même individu quelconque (qui n’est pas un individu de référence). Chaque paire peut être associé également à l’identifiant unique correspondant, mais on rappelle qu’il peut être généré à la volée à partir de la deuxième donnée biométrique, notamment en utilisant un modèle d’encodage. A noter que ladite base d’apprentissage est préférentiellement une base publique (i.e. chaque paire est associé à un individu « public » par exemple une célébrité, ou encore un individu volontaire) de sorte à éviter tout stockage de données biométriques de référence. De manière préférée, le modèle d’encodage est soit un modèle simultanément appris en même temps que le modèle génératif, soit un modèle pré-appris, et potentiellement pris sur étagère, par exemple un bloc d’extraction de caractéristiques d’un réseau de neurones adapté au premier trait biométrique (par exemple un VGG comme proposé). A noter que le modèle d’encodage peut comprend un bloc final de représentation de la sortie du bloc d’extraction de caractéristiques (typiquement une matrice) sous la forme d’un identifiant alphanumérique, par toute technique connue. Par exemple, ce peut être une couche entière connectée concaténant les valeurs des cases de la matrice. L’éventuel modèle de classification de l’étape (c) peut être également appris, toujours sur une base publique. A ce titre, le procédé comprend avantageusement une étape (a0) préalable d’apprentissage, par des moyens de traitement de données 21b d’un deuxième serveur 2b, des paramètres d’au moins le modèle génératif, à partir de ladite base d’apprentissage (des paires des premières et deuxièmes données biométriques d’apprentissage). Pour une paire d’une première et d’une deuxième données biométriques d’apprentissage de ladite base (préférentiellement une pluralité, voire toutes), le modèle génératif est entraîné pour reconstruire ladite deuxième donnée biométrique d’apprentissage à partir de la première donnée d’apprentissage et d’un identifiant unique obtenu par application du modèle d’encodage à la deuxième donnée biométrique d’apprentissage. Ainsi, en référence à la FIG. 3 , l’étape (a0) comprend dans le mode de réalisation préféré, pour chacune d’une pluralité (voire toutes) de paires d’une première et d’une deuxième données biométriques d’apprentissage de ladite base : La génération d’un identifiant unique d’apprentissage (associé à la paire) par application du modèle d’encodage à la deuxième donnée biométrique d’apprentissage, la tentative de reconstruction de la deuxième donnée biométrique d’apprentissage par application du modèle génératif à la première donnée biométrique d’apprentissage et audit identifiant unique d’apprentissage. L’apprentissage mise à minimiser l’erreur de reconstruction (distance entre l’image synthétique effectivement construite par le modèle génératif et la deuxième donnée biométrique d’apprentissage) en jouant sur les paramètres du modèle génératif. On note que ce type d’apprentissage (« reconstruction de l’entrée ») est classique pour les auto-encodeurs. On parle de tentative de reconstruction car on sait qu’au début la donnée biométrique synthétique ne coïncidera pas avec la deuxième donnée biométrique, mais que la distance se réduira au fur et à mesure que les valeurs des paramètres évoluent et qu’on teste de nouvelles paires. Le modèle d’encodage peut être aussi fine tuned. A noter que pour augmenter le caractère discriminant et éviter que le modèle génératif ne se base que sur une de ses entrées, on peut lui donner de faux exemples (première et deuxième données biométriques de deux paires différentes croisées) en l’entraînant alors à ne pas reconstruire la deuxième donnée. L’étape (a0) comprend dans ce mode de réalisation, pour chacun d’une pluralité de couples d’une première et d’une deuxième paires d’une première données biométrique d’apprentissage et d’une deuxième donnée biométriques d’apprentissage de ladite base (i.e. on a une première donnée biométrique d’apprentissage d’une première paire, une deuxième donnée biométrique d’apprentissage de la première paire, une première donnée biométrique d’apprentissage d’une deuxième paire différente de la première paire (i.e. des paires associés à deux individus différents) et une deuxième donnée biométrique de référence de la deuxième paire) : La génération de un premier identifiant unique d’apprentissage (associé à la première paire) par application du modèle d’encodage à la deuxième donnée biométrique d’apprentissage de la première paire, et un deuxième identifiant unique d’apprentissage (associé à la deuxième paire) par application du modèle d’encodage à la deuxième donnée biométrique d’apprentissage de la deuxième paire ; la tentative de construction de une première donnée synthétique par application du modèle génératif à la première donnée biométrique d’apprentissage de la première paire et audit deuxième identifiant unique d’apprentissage, et/ou une deuxième donnée synthétique par application du modèle génératif à la première donnée biométrique d’apprentissage de la deuxième paire et audit premier identifiant unique d’apprentissage, telles que ni la première biométrique synthétique ni la deuxième donnée synthétique ne coïncide avec la deuxième donnée biométrique de la première paire et/ou avec la deuxième donnée biométrique de la deuxième paire. L’apprentissage vise à cette fois maximiser les erreurs de reconstruction (distance entre les images synthétiques effectivement construite par le modèle génératif et les deux deuxièmes données biométrique d’apprentissage) en jouant sur les paramètres du modèle génératif. On note que ce type d’apprentissage (discrimination des faux) est classique pour les GAN. A nouveau on parle de tentative de reconstruction car on sait qu’au début il risque d’y avoir un certain nombre de faux positifs (donnée biométrique synthétique coïncidant avec une des deuxièmes données biométriques), mais que la distance augmentera au fur et à mesure que les valeurs des paramètres évoluent et qu’on teste de nouvelles paires Le modèle d’encodage peut encore être aussi fine tuned. Enrôlement Le procédé comprend avantageusement l’enrôlement préalable de données pour authentification ou identification d’un individu de référence, mis en œuvre typiquement par les moyens de traitement de données 21a du premier serveur 2a de manière à ce que cet enrôlement puisse être contrôlé. Comme pour le procédé d’authentification ou d’identification, il peut être mis tout ou partiellement sur chacun des premier et deuxième serveurs 2a, 2b. Selon un mode préféré, on a vraiment une séparation avec le premier serveur 2a ayant les fonctions d’authentification/identification et celles d’enrôlement, et le deuxième serveur 2b uniquement celles d’apprentissage. A noter que cet enrôlement est indépendant de l’apprentissage (étape (a0)) et peut être mis en œuvre avant ou après. L’enrôlement peut être initié par l’individu sur son terminal 1, en supposant qu’il peut s’authentifier de manière séparée (par exemple par d’autres facteurs biométriques et/ou en présence d’une autorité), mais pas mis en œuvre sur le terminal 1 pour des questions de sécurité. Selon un mode de réalisation préféré représenté par la figure 3, le procédé comprend les étapes de : Obtention d’une deuxième donnée biométrique de référence acquise sur un deuxième trait biométrique de l’individu de référence (c’est l’équivalent de l’étape (a) du procédé selon le premier aspect, étant entendu que l’on n’a pas besoin de la première donnée biométrique de référence) ; Génération d’un identifiant unique de référence par application du modèle d’encodage à la deuxième donnée biométrique de référence ; Stockage sur des moyens de stockage de données 22a du premier serveur 2a dudit identifiant unique de référence mais pas de la deuxième donnée biométrique de référence. On comprend que la deuxième donnée biométrique de référence pourrait être stockée brièvement le temps de mettre en œuvre l’étape (B), mais le cas échéant elle serait ensuite supprimé à l’étape (C). Préférentiellement l’identifiant unique est généré à la volée. Serveurs Selon un deuxième aspect, l’invention concerne les équipements pour la mise en œuvre du procédé selon l’invention. En particulier le premier serveur 2a et/ou le terminal 1 ont le rôle d’équipement d’authentification/identification, et le premier serveur 2a et/ou le deuxième serveur 2b ont le rôle d’équipement d’enrôlement. Le deuxième serveur 2b est par contre le seul en charge de l’apprentissage. L’équipement d’authentification/identification comprend des moyens de traitement de données 11, 21a, et des moyens de stockage de données 12, 22a. Le terminal 1 a une interface 13 et surtout des moyens d’acquisition de données biométriques 14, 15 (par exemple microphone et caméra). Le moyens 11, 21a sont configurés pour : Obtenir une première donnée biométrique candidate acquise sur un premier trait biométrique de l’individu et une deuxième donnée biométrique candidate acquise sur un deuxième trait biométrique de l’individu, différent du premier trait biométrique ; Construire, par application d’un modèle génératif à la première donnée biométrique candidate et audit au moins un identifiant unique de référence, une donnée biométrique synthétique correspondant au deuxième trait biométrique ; Authentifier ou identifier ledit individu sur la base d’une comparaison de la deuxième donnée biométrique candidate et de la donnée biométrique synthétique Le moyens 21a peuvent en outre configurés pour : Obtenir une deuxième donnée biométrique de référence acquise sur un deuxième trait biométrique de l’individu de référence ; Générer un identifiant unique de référence par application du modèle d’encodage à la deuxième donnée biométrique de référence ; Stocker sur les moyens de stockage de données 22a ledit identifiant unique de référence mais pas la deuxième donnée biométrique de référence. Selon un troisième aspect, est proposé un ensemble du terminal 1, du premier serveur 2a et éventuellement du deuxième serveur 2b. Tous ces éléments 1, 2a, 2b peuvent être connectés via un réseau 10. Produit programme d’ordinateur Selon un quatrième et un cinquième aspects, l’invention concerne un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution (en particulier sur les moyens de traitement de données 11, 21a, 21b) d’un procédé selon le premier aspect de l’invention d’authentification ou d’identification d’un individu, ainsi que des moyens de stockage lisibles par un équipement informatique (une mémoire 12, 22a, 22b) sur lequel on trouve ce produit programme d’ordinateur. Procédé d’authentification ou d’identification d’un individu, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend la mise en œuvre par des moyens de traitement de données (11, 21a) d’un terminal (1) et/ou d’un premier serveur (2a) d’étapes de : Obtention d’une première donnée biométrique candidate acquise sur un premier trait biométrique de l’individu et d’une deuxième donnée biométrique candidate acquise sur un deuxième trait biométrique de l’individu, différent du premier trait biométrique ; Construction, par application d’un modèle génératif à la première donnée biométrique candidate et à au moins un identifiant unique de référence, d’une donnée biométrique synthétique correspondant au deuxième trait biométrique ; ledit identifiant unique de référence n’étant pas une donnée biométrique, et étant stocké sur des moyens de stockage de données (12, 22a) du terminal (1) et/ou du premier serveur (2a) ; Authentification ou identification dudit individu sur la base d’une comparaison de la deuxième donnée biométrique candidate et de la donnée biométrique synthétique. Procédé selon la revendication 1, dans lequel on a une pluralité d’identifiants uniques de référence chacun associé à un individu de référence, une donnée biométrique synthétique est générée à l’étape (b) pour chaque identifiant unique de référence, et la deuxième donnée biométrique candidate est comparée à l’étape (c) à chaque donnée biométrique synthétique. Procédé selon l’une des revendications 1 et 2, dans lequel ledit identifiant unique de référence est un encodage d’une deuxième donnée biométrique de référence correspondant également au deuxième trait biométrique, associée audit identifiant unique de référence ; ladite deuxième donnée biométrique de référence n’étant pas stockée par les moyens de stockage de données (12, 22a) du terminal (1) et/ou du premier serveur (2a). Procédé selon la revendication 3, comprenant un enrôlement préalable de données pour authentification ou identification d’un individu de référence, ledit enrôlement comprenant la mise en œuvre par les moyens de traitement de données (21a) du premier serveur (2a) d’étapes de : Obtention d’une deuxième donnée biométrique de référence acquise sur un deuxième trait biométrique de l’individu de référence ; Génération d’un identifiant unique de référence par application d’un modèle d’encodage à la deuxième donnée biométrique de référence ; Stockage sur des moyens de stockage de données (22a) du premier serveur (2a) dudit identifiant unique de référence mais pas de la deuxième donnée biométrique de référence. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel le modèle génératif est un modèle appris, le procédé comprenant une étape préalable (a0) d’apprentissage, par des moyens de traitement de données (21b) d’un deuxième serveur (2b), des paramètres d’au moins le modèle génératif, à partir d’une base de paires d’une première et d’une deuxième données biométriques d’apprentissage. Procédé selon l’une des revendications 3 et 4 et la revendication 5 en combinaison, dans lequel l’étape (a0) comprend, pour chacune d’une pluralité de paires d’une première et d’une deuxième données biométriques d’apprentissage de ladite base : La génération d’un identifiant unique d’apprentissage (associé à la paire) par application du modèle d’encodage à la deuxième donnée biométrique d’apprentissage, la tentative de reconstruction de la deuxième donnée biométrique d’apprentissage par application du modèle génératif à la première donnée biométrique d’apprentissage et audit identifiant unique d’apprentissage. Procédé selon la revendication 6, dans lequel l’étape (a0) comprend, pour chacun d’une pluralité de couples d’une première et d’une deuxième paires d’une première données biométrique d’apprentissage et d’une deuxième donnée biométriques d’apprentissage de ladite base : La génération de un premier identifiant unique d’apprentissage par application du modèle d’encodage à la deuxième donnée biométrique d’apprentissage de la première paire, et un deuxième identifiant unique d’apprentissage par application du modèle d’encodage à la deuxième donnée biométrique d’apprentissage de la deuxième paire ; la tentative de construction de une première donnée synthétique par application du modèle génératif à la première donnée biométrique d’apprentissage de la première paire et audit deuxième identifiant unique d’apprentissage, et une deuxième donnée synthétique par application du modèle génératif à la première donnée biométrique d’apprentissage de la deuxième paire et audit premier identifiant unique d’apprentissage, telle que ni la première biométrique synthétique ni la deuxième donnée synthétique ne coïncide avec la deuxième donnée biométrique de la première paire et/ou avec la deuxième donnée biométrique de la deuxième paire Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel ledit modèle génératif est un réseau de neurones de type CNN, en particulier un auto-encodeur. Procédé selon l’une des revendications 1 à 8, dans lequel l’étape (a) comprend l’acquisition de la première donnée biométrique candidate sur le premier trait biométrique de l’individu par des premiers moyens d’acquisition biométrique (14) du terminal (1) et de la deuxième donnée biométrique candidate sur le deuxième trait biométrique de l’individu par des deuxièmes moyens d’acquisition biométrique (15) du terminal (1), et sa leur transmission au premier serveur (2a) ; les étapes (b) et (c) étant mise en œuvre par les moyens de traitement de données (21a) du premier serveur (2a). Procédé selon l’une des revendications 1 à 9, dans lequel le premier trait biométrique est la voix, et le deuxième trait biométrique le visage. Equipement (11, 2a) d’authentification ou d’identification d’un individu, comprenant des moyens de traitement de données (11, 21a) et des moyens de stockage de données (12, 22a) stockant au moins un identifiant unique de référence, caractérisé en ce qu’il comprend des moyens de traitement de données (11, 21a) configurés pour : Obtenir une première donnée biométrique candidate acquise sur un premier trait biométrique de l’individu et une deuxième donnée biométrique candidate acquise sur un deuxième trait biométrique de l’individu, différent du premier trait biométrique ; Construire, par application d’un modèle génératif à la première donnée biométrique candidate et audit au moins un identifiant unique de référence, une donnée biométrique synthétique correspondant au deuxième trait biométrique ; Authentifier ou identifier ledit individu sur la base d’une comparaison de la deuxième donnée biométrique candidate et de la donnée biométrique synthétique. Equipement selon la revendication 11, en outre d’enrôlement de données pour authentification ou identification d’un individu de référence, caractérisé en ce que les moyens de traitement de données (21a) sont en outre configurés pour : Obtenir une deuxième donnée biométrique de référence acquise sur un deuxième trait biométrique de l’individu de référence ; Générer un identifiant unique de référence par application d’un modèle d’encodage à la deuxième donnée biométrique de référence ; Stocker sur les moyens de stockage de données (22a) ledit identifiant unique de référence mais pas la deuxième donnée biométrique de référence. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon l’une des revendications 1 à 10 d’authentification ou d’identification d’un individu, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Moyen de stockage lisible par un équipement informatique sur lequel est enregistré un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour l’exécution d’un procédé selon l’une des revendications 1 à 10 d’authentification ou d’identification d’un individu.