FR 3161969 A1 20251107 FR 2410476 A 20240930 Procédé (500) de détermination de correctifs aux écarts statistiques d’identification d’un système (200) d’identification biométrique par reconnaissance faciale et/ou piéton, ledit procédé (500) comprend les étapes suivantes : (a) Définir (501) un ensemble de catégories (C1-Cn) , à chaque catégorie correspondant au moins une caractéristique d’apparence physique ; (b) Extraire (502) , pour chaque individu (101) de la pluralité d’individus, au moins une caractéristique d’apparence physique à partir d’au moins une image dudit individu (101) ; (c) Attribuer (503 / 600) , à chaque individu (101) , au moins une catégorie (C1-Cn) en fonction d’au moins un critère relatif (a-z) à la caractéristique d’apparence physique extraite ; (d) Répartir (504 / 600) , pour chaque catégorie (Cp) , chaque individu (101) de la pluralité d’individus en deux groupes (E , R) selon l’échec (E) ou la réussite (R) de leur identification par le système (200) d’identification biométrique ; (e) Calculer (505 / 700) , pour chaque catégorie (Cp) , un nombre (N[Cp]) d’individus à sélectionner dans le groupe (R) correspondant à la réussite (R) de l’identification de manière à ce que les proportions relatives des individus dans le groupe (E) correspondant à l’échec (E) de l’identification soient sensiblement égales entre tous les critères (a-z) relatifs à ladite catégorie (Cp). Procédé de détermination de correctifs aux écarts statistiques d’identification d’un système d’identification biométrique La présente invention concerne un procédé et un dispositif de détermination de correctifs aux écarts statistiques d’identification d’un système d’identification biométrique. Elle concerne également un système d’identification biométrique comprenant un tel dispositif. Arrière-plan technique Il est courant de vérifier l’identité des personnes à l’aide de protocoles d’identification fondés sur la comparaison de certaines de leurs caractéristiques biométriques. L’exploitation de ces protocoles requiert généralement une étape préalable d’enrôlement par laquelle un individu s’enregistre auprès d’une entité avec laquelle il partage un certain nombre d’informations biométriques et d’informations relatives à son identité. Tant l’enrôlement que l’identification reposent sur une étape d’acquisition de caractéristiques biométriques de l’individu. A cet effet, l’individu se présente devant un le dispositif d’acquisition d’un système d’acquisition qui en acquiert une image d’une zone d’intérêt dans laquelle certaines caractéristiques anthropomorphiques et/ou anthropométriques pertinentes sont susceptibles d’être extraites pour une analyse biométrique ultérieure par une unité de traitement biométrique. Les processus d’identification sont généralement automatisés afin de permettre notamment une identification à flux libre, sans que l’individu ait besoin de se présenter de lui-même devant le dispositif d’acquisition. Les zones d’accès restreint et les zones de contrôle aux frontières sont des exemples de lieux dans lesquelles les systèmes automatiques d’identification à flux libre sont implémentés. Il a été constaté que les méthodes algorithmiques utilisées dans les protocoles d’identification peuvent être affectées de bais qui entraînent un certain nombre d’échecs d’identification. L’intervention d’un opérateur humain est alors nécessaire pour terminer, ou vérifier ou compléter l’identification. Ces biais proviennent d’une détection incorrecte ou d’une analyse erronée des informations biométriques selon certaines caractéristiques d’apparence physique de l’individu. Ces caractéristiques d’apparence physiques peuvent être notamment des caractéristiques innées d’apparence physique, par exemple des caractéristiques physiologiques physiques et/ou ethniques telles que l’âge, le genre, la couleur de peau, ou des caractéristiques adventices d’apparence physique, par exemple des éléments rapportés, éventuellement sous la forme de transformation corporelles, telle que des lunettes de vue, des tatouages, des piercings, des vêtements portés sur ou autour de la tête. Les origines des erreurs de détection ou d’analyse sont diverses. Elles peuvent résulter d’une sous-représentation de certains groupes d’individus dans les ensembles de données d’apprentissage des algorithmes, ou encore d’effets optiques liées aux conditions environnantes du dispositif d’acquisition du système d’identification telles que, par exemple, un éclairage inapproprié provoquant des reflets sur des surfaces réfléchissantes comme les verres des lunettes de vue. Un inconvénient majeur de ces biais est la discrimination de certains groupes d’individus selon leurs caractéristiques d’apparence physique, notamment leurs caractéristiques physiologiques physiques et/ou ethniques. Il en résulte un traitement non équitable de ces individus lors des contrôles d’identité et/ou d’accès puisqu’ils risquent de faire l’objet d’un contrôle plus fréquent par un opérateur humain. Selon un premier aspect de l’invention, il est fourni un procédé mis en œuvre par un dispositif de traitement de données, de détermination de correctifs aux écarts statistiques d’identification d’un système d’identification biométrique par reconnaissance faciale et/ou piéton, le procédé prend, en donnée d’entrée, un ensemble d’images comprenant au moins une image de chaque individu d’une pluralité d’individus acquise par ledit système d’identification biométrique et l’ensemble des états de réussite ou d’échec d’identification de chaque individu par ledit système d’identification biométrique, ledit procédé fournit, en donnée de sortie, un ensemble de nombres d’individus à sélectionner dans chaque catégorie d’un ensemble de catégories relatives, chacune, à au moins une caractéristique d’apparence physique, ledit procédé comprend les étapes suivantes : (a) Définir un ensemble de catégories, à chaque catégorie correspondant au moins une caractéristique d’apparence physique ; (b) Extraire, pour chaque individu de la pluralité d’individus, au moins une caractéristique d’apparence physique à partir d’au moins une image dudit individu ; (c) Attribuer, à chaque individu, au moins une catégorie en fonction d’au moins un critère relatif à la caractéristique d’apparence physique extraite ; (d) Répartir, pour chaque catégorie, chaque individu de la pluralité d’individus en deux groupes selon l’échec ou la réussite de leur identification par le système d’identification biométrique ; (e) Calculer, pour chaque catégorie, un nombre d’individus à sélectionner dans le groupe correspondant à la réussite de l’identification de manière à ce que les proportions relatives des individus dans le groupe correspondant à l’échec de l’identification soient sensiblement égales entre tous les critères relatifs à ladite catégorie. Selon certains modes de réalisation, le procédé comprend, en outre, avant l’étape a, une étape d’extraction, à partir de la pluralité d’individus, d’un échantillon d’individus comprenant des individus représentatifs des caractéristiques d’apparence physique auxquelles correspond à au moins une catégorie, les étapes b à e étant ensuite appliqués sur ledit échantillon d’individus. Selon certains modes de réalisation, l’ensemble d’images comprenant au moins une image de chaque individu d’une pluralité d’individus acquise par ledit système d’identification biométrique et l’ensemble des états de réussite ou d’échec d’identification de chaque individu par ledit par ledit système d’identification biométrique sont un échantillon de l’historique d’identification dudit système d’identification biométrique sur une période fixe de temps. Selon certains modes de réalisation, que l’étape b d’extraction d’au moins une caractéristique d’apparence physique et l’étape c d’attribution d’au moins une catégorie sont réalisé à l’aide d’un réseau convolutif de neurones préalablement entrainés. Selon certains modes de réalisation, la caractéristique d’apparence physique est choisie parmi des caractéristiques innées d’apparence physique et/ou des caractéristiques adventices d’apparence physique. Dans un deuxième aspect de l’invention, il est fourni un dispositif de traitement de données comprenant des moyens pour mettre en œuvre un procédé selon le premier aspect de l’invention. Dans un troisième aspect de l’invention, il est fourni un programme informatique comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un dispositif de traitement de données, conduisent celui-ci à mettre en œuvre un procédé selon le premier aspect de l’invention. Dans un quatrième aspect de l’invention, il est fourni un support de stockage lisible par dispositif de traitement de données comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un dispositif de traitement de données, conduisent celui-ci à mettre en œuvre un procédé selon le premier aspect de l’invention. Dans un cinquième aspect de l’invention, il est fourni un système d’identification biométrique comprenant un dispositif de traitement de données selon le deuxième aspect de l’invention. Dans un sixième aspect de l’invention, il est fourni un procédé de correction des écarts statistiques d’identification d’un système d’identification biométrique par reconnaissance faciale et/ou piéton, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : (a) Déterminer les correctifs aux écarts statistiques d’identification du système d’identification biométrique à l’aide d’un procédé selon le premier aspect de l’invention ; (b) Sélectionner, de préférence aléatoirement, pour chaque catégorie individus dans le groupe correspondant à la réussite à l’identification ; (c) Contrôler les individus sélectionnés par un agent humain. Dans un septième aspect de l’invention, il est fourni une utilisation d’un procédé selon le premier aspect de l’invention pour la correction des écarts statistiques d’identification d’un système d’identification biométrique par reconnaissance faciale et/ou piéton dans une zone de contrôle aux frontières. FIG. 1 est une représentation schématique d’un exemple de zone de contrôle aux frontières comprenant une sous-zone d’identification biométrique en flux libre. FIG. 2 est une représentation schématique d’un exemple de système d’identification biométrique. FIG. 3 est une représentation schématique d’un exemple de dispositif de traitement biométrique. FIG. 4 est un exemple de représentation graphique des fréquences de réussite et d’échec d’identification, par un système d’identification biométrique, d’une pluralité d’individus selon plusieurs catégories de caractéristiques d’apparence physique. FIG. 5 est un ordinogramme d’un procédé selon un mode de réalisation de l’invention. FIG. 6 est une représentation graphique schématique des fréquences de réussite et d’échec d’identification, par un système d’identification biométrique, d’une pluralité d’individus selon plusieurs catégories de caractéristiques d’apparence physique, avant correction. FIG. 7 est une représentation graphique des fréquences de réussite et d’échec d’identification de la FIG. 6 après correction à l’aide d’un procédé selon l’invention. Description détaillée des modes de réalisation Dans le cadre de la présente divulgation, les modes de réalisation sont décrits dans le contexte général d'un ou plusieurs matériels ou dispositifs capables d'exécuter des instructions préchargées telles que, par exemple, des instructions exécutables par ordinateur pour l'exécution de modules de programme. Les modules de programme peuvent comprendre une ou plusieurs routines, programmes, objets, variables, commandes, scripts, fonctions, applications, composants, structures de données qui peuvent exécuter des tâches particulières ou mettre en œuvre des types particuliers de données abstraites. Certains modes de réalisation peuvent également être mis en œuvre dans des environnements informatiques distribués où les tâches sont exécutées par des dispositifs distants de traitement de données qui sont reliés par un réseau de communication. Dans un environnement informatique distribué, les modules de programme peuvent se trouver sur des supports de stockage informatique locaux et/ou distants, y compris des dispositifs de stockage mémoire. En référence à la FIG. 1 , une zone 100 de contrôle aux frontières, telle qu’un aéroport est susceptible d’en être pourvu, les voyageurs 101 ont généralement la possibilité de choisir entre une sous-zone 102 de consentement à l’identification biométrique et une sous-zone 103 de non-consentement à l’identification biométrique, pour accéder aux portes 104 d’embarquement, lors d’un départ de territoire, ou de débarquement, lors d’une arrivée sur le territoire. La sous-zone 103 de non-consentement à l’identification biométrique consiste en un simple couloir de passage dans lequel les voyageurs 101 patientent avant de se présenter devant un guichet 105 où un agent humain 106 est chargé de vérifier leur d’identité. Selon la législation nationale en vigueur, en respect du souhait des voyageurs de ce que leurs caractéristiques anthropomorphiques et/ou anthropométriques ne fassent pas l’objet d’une analyse biométrique, la sous-zone 103 de non-consentement peut être dépourvue de dispositifs d’acquisition et/ou d’enregistrement susceptibles de fournir des épreuves de ces caractéristiques, ou si elle en est pourvue, ces dispositifs ne sont pas configurés pour transmettre ces épreuves à un système d’analyse biométrique. La sous-zone 102 de consentement à l’identification biométrique est, en revanche, pourvue d’un ou plusieurs dispositifs 107 , 108 d’acquisition et/ou d’enregistrement d’épreuves des caractéristiques anthropomorphiques et/ou anthropométriques des voyageurs 101 afin d’en procéder à l’analyse. Dans l’exemple de zone de contrôle représenté sur la FIG. 1 , les dispositifs 107 , 108 d’acquisition sont deux caméras monoculaires aériennes disposées de part et d’autre d’une première salle 102a que les voyageurs 101 sont invités à traverser. Les deux caméras 107 , 108 sont orientées selon un angle de vue plongeant afin d’acquérir une ou plusieurs épreuves des visages des voyageurs 101 qui ont préalablement procédé à leur enrôlement, par exemple lors d’une étape antérieure d’enregistrement (« check-in »). Les épreuves sont ensuite transmises à un dispositif de traitement biométrique (non représenté) qui en extrait des gabarits biométriques d’épreuve pour ensuite les comparer aux gabarits biométriques de référence d’une base de données et identifier les voyageurs 101 sur base de cette comparaison. Après avoir traversé la première salle 102a , les voyageurs entre dans une deuxième salle 102b attenante à la première, dans laquelle les voyageurs non identifiés 101 par le système d’identification sont dirigées vers le guichet 105 de contrôle par un agent humain 109 de contrôle pour une indentification manuelle. Parallèlement, les voyageurs 101 correctement identifiés sont autorisés à accéder aux portes 104 d’embarquement ou de débarquement. La deuxième salle 102b peut comprendre un dispositif de contrôle composé, dans l’exemple, de deux caméras 110 , 111 de surveillance, disposées de part et d’autre de la salle, afin de prévenir toute tentative, par un voyageur non identifié, d’accéder aux portes 104 d’embarquement ou de débarquement. En référence à la FIG. 2 , un système 200 d’identification biométrique susceptible d’être utilisé pour la mise en œuvre d’une identification en flux libre dans une zone 100 de contrôle aux frontières peut être un système à reconnaissance faciale et/ou piéton. Le système 200 comprend un dispositif 201 de traitement biométrique et un ou plusieurs dispositifs 202 , 203 d’enregistrement vidéographique et/ou photographique, tels qu’une ou plusieurs caméras monoculaires. Pour des raisons de sécurité, le dispositif 201 de traitement biométrique est situé à distance des dispositifs 202 , 203 d’enregistrement vidéographique et/ou photographique, généralement dans un local dédié. Il communique avec des dispositifs 202 , 203 d’enregistrement vidéographique par tout dispositif adapté de télécommunication filaire ou électromagnétique. Le ou les dispositifs 202 , 203 d’enregistrement sont configurés pour procéder à l’enregistrement d’une image d’une zone 204a d’intérêt d’un individu 204 dans laquelle certaines caractéristiques anthropomorphiques et/ou anthropométriques pertinentes de l’individu 204 sont susceptibles d’être extraites et converties en un gabarit biométrique d’épreuve par le dispositif 201 de traitement biométrique. Le dispositif 201 de traitement biométrique procède ensuite à la comparaison du gabarit biométrique d’épreuve avec un ou plusieurs gabarits biométriques de référence d’une base de données. S’il y a une correspondance entre le gabarit biométrique d’épreuve et au moins un gabarit biométrique de référence associé à un individu identifié dans la base de données, l’individu 104 est considéré comme identifié par le système 200 d’identification. Dans le cas contraire, l’individu 104 n’est pas considéré comme identifié. Il doit alors faire l’objet d’un contrôle manuel par un agent humain 106 . La zone 204a d’intérêt de l’individu 204 dépend du type de reconnaissance mise en œuvre par le système 200 d’identification biométrique. Dans le cas d’une reconnaissance faciale, la zone 204a d’intérêt comprend le visage et/ou un ou plusieurs éléments caractéristiques du visage, tels que les yeux, la ou les commissures labiales ou encore le nez. Dans le cas d’une reconnaissance piéton, la zone 204a d’intérêt comprend au moins la partie supérieure du corps de l’individu 204 , voire l’intégralité de son corps, et le dispositif 201 de traitement biométrique extrait un gabarit biométrique à partir d’une analyse de la posture, de la corpulence et/ou de la démarche de l’individu 104 . Des exemples de système et procédé d’identification biométrique par reconnaissance faciale sont décrits dans ; A1 Xinyi, et al. "A survey of face recognition." arXiv preprint arXiv:2212.13038 (2022) ; US 2017/0330028 A1 [Idemia Identity and Security USA LLC] 16.11.2017 ; EP 3 285 209 A2 [Safran Identity and Security SAS] 21.02.2018. Des exemples de système et procédé d’identification biométrique par reconnaissance faciale sont décrits par reconnaissance piéton dans Ye, Mang, et al. "Deep learning for person re-identification: A survey and outlook." IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 44.6 (2021): 2872-2893 ; US 2017/0316255 A1 [Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd Wang] 02.11.2017 ; WO 2019/ 188111 A1 [NEC CORP] 03.10.2019 ; US 2015/0193686 [Tata Consultancy Services Ltd] 09.07.2015. En référence à la FIG. 3 , un dispositif 201 de traitement biométrique est généralement un dispositif 300 de traitement de données comprenant des moyens pour la mise en œuvre d’un procédé d’identification biométrique tel que décrit précédemment. Ce dispositif 300 comprend une ou plusieurs unités centrales de traitement (CPU) 301 et/ou un ou plusieurs processeurs graphiques (GPU) 302 , un module physique 303 de communication à distance, un ou plusieurs modules physique 304 d’entrée / sortie pour l’échanges de données avec des dispositifs externes, un support 305 de stockage transitoire tel qu’une mémoire vive (RAM), un support 306 d’enregistrement non-transitoire, et des bus de communication (non représentés) pour le transfert de données entre les composants internes du dispositif 300 . Il peut également comprendre un élément sécurisé 308 pour le stockage de clés cryptographiques, l’exécution d’algorithmes de chiffrement, et/ou le stockage et/ou le chiffrement de tout autre algorithme et/ou donnée dont la sécurité et la confidentialité doit être préservées, par exemple une base de données de gabarits biométriques de référence. Le dispositif 203 de traitement biométrique permet l’exécution d’un ou plusieurs modules de programmes comprenant des instructions qui, lorsque le ou les modules de programme sont exécutés, conduisent ledit dispositif 203 de traitement biométrique à mettre en œuvre d’un procédé d’identification biométrique tel que décrit précédemment. Le ou les modules de programme peuvent être écrits en tout langage de programmation, compilé ou interprété. Ils peuvent faire partie d'une solution logicielle, c'est-à-dire d'une collection d'instructions exécutables, de codes, de scripts ou autres et/ou de bases de données. Comme expliqué précédemment, les méthodes algorithmiques utilisées dans les protocoles d’identification biométrique peuvent être affectées de bais qui entraînent un certain nombre d’échecs d’identification. Ces biais proviennent d’une détection incorrecte ou d’une analyse erronée des informations biométriques selon certaines caractéristiques innées et/ou adventices d’apparence physique de l’individu. Il résulte une discrimination de certains groupes d’individus selon leurs caractéristiques d’apparence physique, notamment leurs caractéristiques physiologiques physiques et/ou ethniques. Ces groupes sont alors plus fréquemment susceptibles de faire l’objet d’un traitement non équitable lors des contrôles automatiques d’identité, un opérateur humain devant intervenir pour pallier les échecs de l’identification automatique et procéder manuellement à la vérification. En référence à la FIG. 4 , une ou plusieurs catégories C1-C6 relatives à une ou plusieurs caractéristiques d’apparence physique peut être attribué à chaque individu d’un groupe 401 de voyageurs 401a-d . A chaque catégorie, discrète ou continue, correspond l’application d’un critère relatif à une caractéristique d’apparence physique. Par « caractéristique d’apparence physique », il est entendu toute caractéristique innée ou adventice de l’apparence physique d’un groupe d’individus susceptible de permettre une distinction entre les individus dudit groupe sur la base d’au moins un critère objectif propre à cette caractéristique. Des exemples de caractéristique innée d’apparence physique sont des caractéristiques physiologiques physiques et/ou ethniques du corps telles que l’âge, la taille, le genre, la couleur de peau, la forme du visage, ou la couleur ou la forme des yeux. Des exemples de caractéristique adventice d’apparence physique sont des éléments rapportés, éventuellement sous la forme de transformation corporelles, telle que des lunettes de vue, des tatouages, des piercings, des vêtements portés sur ou autour de la tête. Dans l’exemple de la FIG. 4 , la première catégorie C1 correspond au port C1a ou non C1b de lunette de vue, la deuxième catégorie C2 comprend trois intervalles C2a , C2b , C3c de valeurs de teinte de peau, la troisième catégorie C3 correspond à la présence C3a ou non C3b de tatouage sur le visage, la quatrième catégorie C4 comprend cinq intervalles C4a , C4b , C4c , C4d , C4e de valeurs d’âge, la cinquième catégorie C5 correspond au port C5a ou non C5b d’un couvre-chef tel qu’un chapeau, un voile ou un foulard, et la sixième catégorie C6 correspond au genre biologique masculin C6a et au genre biologique féminin C6b . A chaque catégorie C1-C6 correspond l’application d’un critère relatif à une caractéristique d’apparence physique : à la première catégorie première catégorie C1 correspond le critère du port C1a ou du non-port C1b de lunette de vue ; à la deuxième catégorie C2 correspond l’application d’un critère C2a , C2b , C3c de valeurs de teinte de peau ; à la troisième catégorie C3 correspond l’application d’un critère de présence C3a ou de non-présence C3b de tatouage sur le visage ; à la quatrième catégorie C4 comprend l’application d’un critère C4a , C4b , C4c , C4d , C4e de valeurs d’âge ; à la cinquième catégorie C5 correspond l’application d’un critère de port C5a ou non-port C5b d’un couvre-chef ; et à la sixième catégorie C6 correspond l’application d’un critère de genre biologique masculin C6a ou féminin C6b . Il convient de noter que, de manière générale, pour toute catégorie associée à une caractéristique d’apparence physique susceptible de faire l’objet d’une mesure sur une échelle continue, il est possible, au lieu de sous-catégories discrètes, d’utiliser une échelle continue de valeurs avec une fonction de seuillage. Par exemple, pour les troisième C3 et cinquième C5 catégories, au lieu d’intervalles, une échelle continue à seuils peut être utilisée pour la valeur de la teinte de peau et la valeur d’âge, respectivement. A chaque voyageur 401a-e du groupe 401 peut être attribué une ou plusieurs catégories C1-C6 en appliquant au moins un critère de distinction propre à la caractéristique d’apparence physique associée à chacune des catégories C1-C6 . A titre d’exemple, à supposer que dans le voyageur 401a soit un homme d’une trentaine d’années, portant des lunettes au teint de peau mat sans tatouage, les catégories C1[C1a] , C2[C2c] , C3[C3a] , C4[C4c] , C5[C5b] , C6[C6a] lui sont attribuées. Sur la FIG. 4 , la répartition des voyageurs 401 dans les différentes catégories C1-C6 est représentée sous la forme d’un histogramme des proportions absolues d’individus dans chaque catégorie. Dés lors qu’un algorithme d’identification biométrique est affecté de bais, il peut échouer à identifier davantage de d’individus d’une ou plusieurs catégories plutôt que d’autre. Les individus peuvent ainsi être répartis en deux groupes E , R selon l’échec E ou la réussite R de leur identification par l’algorithme d’identification biométrique. A titre d’exemple, parce qu’il porte des lunettes de vue et/ou qu’il a le teint mat, le voyageur 401a peut ne pas être identifié par le système d’identification biométrique. Il devra faire alors l’objet d’une identification manuelle par un opérateur. Tout autre voyageur qui présente les mêmes caractéristiques peuvent subir un sort similaire. Une forme de discrimination a lieu pour ces personnes puisqu’elles font plus fréquemment l’objet d’un contrôle manuel. En généralisant, sur la FIG. 4 , de manière purement illustrative, sont présentées des proportions relatives d’échec E (partie noire de l’histogramme) et de réussite R (partie blanche de l’histogramme) d’identification pour chaque histogramme de proportions d’individus dans chaque catégorie C1-C6 . Il apparaît que les voyageurs entrant dans les catégories C1 , C2 , C4 et C5 selon les critères respectifs C1a , C2c , C4a , C5a ne sont statistiquement pas identifiés plus fréquemment. Le comportement du système d’identification biométrique mettant en œuvre un algorithme d’identification biométrique biaisé peut être alors être considéré comme discriminatoire quant aux caractéristiques d’apparence physique associées à ces catégories. L’objectif de la présente invention est de réduire, voire supprimer, les biais d’identification susceptibles d’affecter les algorithmes d’identification biométrique actuels ou futures. Un autre objectif est de fournir une solution adaptable à chaque situation dans laquelle ces algorithmes sont mis en œuvre afin de réduire le besoin de les remplacer tout ou en partie. A cet effet, en référence aux FIG. 5 & FIG. 6 & FIG. 7 , il est fourni un procédé 500 , mis en œuvre par un dispositif 300 de traitement de données, de détermination de correctifs aux écarts statistiques d’identification d’un système 200 d’identification biométrique par reconnaissance faciale et/ou piéton, le procédé 500 prend, en donnée d’entrée, un ensemble I501 d’images Im comprenant au moins une image de chaque individu 101 d’un pluralité d’individus acquise par ledit système 200 d’identification biométrique et l’ensemble I502 des états de réussite R ou d’échec E d’identification de chaque individu 101 par ledit système 200 d’identification biométrique, ledit procédé 500 fournit, en donnée de sortie, un ensemble O500 de nombres N[Cp] d’individus à sélectionner dans chaque catégorie Cp d’un ensemble de catégories C1-Cn relatives, chacune, à au moins une caractéristique d’apparence physique, ledit procédé 500 comprend les étapes suivantes : (a) Définir 501 un ensemble de catégories C1-Cn , à chaque catégorie correspondant au moins une caractéristique d’apparence physique ; (b) Extraire 502 , pour chaque individu 101 de la pluralité d’individus, au moins une caractéristique d’apparence physique à partir d’au moins une image dudit individu 101 ; (c) Attribuer 503 / 600 , à chaque individu 101 , au moins une catégorie C1-Cn en fonction d’au moins un critère relatif a-z à la caractéristique d’apparence physique extraite ; (d) Répartir 504 / 600 , pour chaque catégorie Cp , chaque individu 101 de la pluralité d’individus en deux groupes E , R selon l’échec E ou la réussite R de leur identification par le système 200 d’identification biométrique ; (e) Calculer 505 / 700 , pour chaque catégorie Cp , un nombre N[Cp] d’individus à sélectionner dans le groupe R correspondant à la réussite R de l’identification de manière à ce que les proportions relatives des individus dans le groupe E correspondant à l’échec E de l’identification soient sensiblement égales entre tous les critères a-z relatifs à ladite catégorie Cp . Le procédé 500 selon l’invention fournit, pour chaque catégorie Cp , un nombre N[Cp] d’individus à contrôler dans le groupe R correspondant à la réussite R de l’identification. Autrement dit, pour chaque catégorie Cp , un nombre N[Cp] d’individus correctement identifiés (groupe R ) par le système 200 d’identification biométrique seront considérées comme non-identifiées (groupe E ) et feront l’objet d’une identification manuelle par un agent humain 106 . Ainsi, lors d’une prochaine campagne d’identification par le système 200 d’identification biométrique, pour chaque catégorie Cp , les proportions relatives d’individus dans le groupe R seront sensiblement égales entre tous les critères a-z relatifs à ladite catégorie Cp , de manière, par exemple, à obtenir, pour chaque catégorie Cp , une répartition entre les réussites R et les échecs E telle que représentée sur l’histogramme de la FIG. 7 . L’ensemble O500 de nombres N[Cp] calculés pour chaque Cp peut, par exemple, être transmis au système 200 d’identification biométrique qui procédera ensuite à la sélection, de préférence aléatoire, pour chaque catégorie Cp , des N[Cp] individus dans le groupe R pour une identification manuelle par un agent humain. En référence à la FIG. 1 , dans l’exemple d’une zone 101 de contrôle aux frontières, les N[Cp] voyageurs 101 sélectionnés par le système 200 d’identification sont redirigés par un agent 109 de contrôle vers le guichet 105 où un agent humain 106 est chargé de vérifier leur identité. A cet effet, l’agent 109 de contrôle peut être muni d’un dispositif électronique mobile 112 sur lequel lui sont notifiés les voyageurs 101 devant faire l’objet d’une indentification manuelle, comprenant à la fois ceux sélectionnés par le système 200 d’identification biométrique et ceux que le système 200 d’identification biométrique n’est pas parvenu à identifier. De préférence, ni l’agent 109 de contrôle ni l’agent 106 d’identification n’ont connaissance de la raison, à savoir la sélection ou la non-identification, pour laquelle ces voyageurs 101 sont redirigés vers une identification manuelle. Selon un exemple purement illustratif du procédé selon l’invention, une catégorie C1 correspondant au genre biologique et définie. Après extraction des caractéristiques d’apparence physique pertinentes pour l’identification de leur genre, chaque individu 101 d’une pluralité d’individus est affecté à une catégorie C1 de genre biologique en fonction de deux critères a, b , correspondant respectivement le genre biologique féminin C1a et le genre biologique masculin C1b . La répartition des individus en deux groupes selon l’échec E ou la réussite R de leur identification révèle, par exemple, que 4% des individus 101 du genre biologique masculin C1b ne sont pas identifiés et 2% des individus 101 du genre biologique féminin ne sont pas identifiés C1a . A supposer que le système 200 d’identification biométrique procède à l’identification d’une moyenne de 1000 individus 101 par jour comprenant 300 individus du genre biologique masculin C1b et 700 individus du genre biologique féminin C1a , 12 individus 101 du genre biologique masculin C1b 14 individus 101 du genre biologique féminin C1a ne sont donc pas identifiés. Bien que les nombres d’individus non identifiés entre les deux critères soient très proches, la proportion relative d’individus 101 du genre biologique masculin C1b est deux fois supérieur à celle des individus 101 du genre biologique féminin C1a . Afin de rétablir l’équilibre entre les proportions relatives d’échec d’identification entre les individus du genre biologique masculin C1a et les individus du genre biologique féminin C1b , l’étape de calcul 505 / 700 permet de déterminer le nombre de personnes à sélectionner dans le groupe correspondant à la réussite R de l’identification pour chacun des deux critères a, b , correspondant respectivement le genre biologique féminin C1a et le genre biologique masculin C1b . Dans l’exemple, 39 individus 101 du genre biologique féminin C1a correctement identifiés et 11 individus 101 du genre biologique féminin C1a correctement identifiés seront sélectionnés, de préférence aléatoirement, lors de la prochaine mise en œuvre du système 200 d’identification biométrique. Les proportions relatives d’individus 101 non identifiés, ou considérés comme tel, entre les deux critères a, b , correspondant respectivement le genre biologique féminin C1a et le genre biologique masculin C1b seront alors sensiblement identiques. En l’occurrence, 7,67% des individus 101 du genre biologique féminin C1a et 7,67% des individus 101 du genre biologique masculin C1b ne seront pas identifiés ou considérés comme tel. Selon le type et les performances de l’algorithme d’identification biométrique mis en œuvre par le système 200 d’identification biométrique, certaines caractéristiques d’apparence physique peuvent plus ou moins influencer le résultat de l’identification des individus 101 . L’identification, par ledit système 200 , des individus 101 appartenant aux catégories relatives à ces caractéristiques d’apparence physique est donc susceptible d’échouer plus fréquemment que celle des individus des autres catégories. Par exemple, pour les raisons mentionnées précédemment, un algorithme d’identification biométrique peut davantage faillir à l’identification d’individus porteur de lunettes de vue que celle des individus présentant des caractéristiques d’apparence physique différentes. Ou encore, un algorithme d’identification biométrique peut présenter un taux d’échec d’identification acceptable pour les individus appartenant à certaines catégories mais pas pour les autres. Aussi, selon certains modes de réalisation, le procédé comprend, en outre, avant l’étape 502 , une étape 502a d’extraction, à partir de la pluralité d’individus, d’un échantillon d’individus comprenant des individus représentatifs des caractéristiques d’apparence physique auxquelles correspond à au moins une catégorie Cp , les étapes 502 à 505 étant ensuite appliqués sur ledit échantillon d’individus. Un tel échantillonnage permet de concentrer les corrections des écarts statistiques d’identification sur individus concernant lesquelles le système 200 d’identification biométrique est le plus défaillant, tout en préservant ses performances d’identification des autres individus. Parce que le procédé 5 00 limite les corrections qu’à un nombre limité de catégories d’individus, il est plus économe en ressources de calcul et donc en énergie. Le procédé 500 selon l’invention peut être mise en œuvre en temps réel ou de manière différée par rapport à la période de fonctionnement du système 200 d’identification biométrique. Selon certains modes de réalisation, l’ensemble I501 d’images comprenant au moins une image de chaque individu 101 d’une pluralité d’individus acquise par ledit système 200 d’identification biométrique et l’ensemble I502 des états de réussite R ou d’échec E d’identification de chaque individu 101 par ledit par ledit système 200 d’identification biométrique sont un échantillon de l’historique d’identification dudit système 200 d’identification biométrique sur une période fixe de temps. Lors d’une mise en œuvre en temps réel, la période fixe de temps peut, par exemple, être une période glissante régulièrement mise à jour à une fréquence donnée pour tenir compte des opérations d’identification les plus récentes au fur à mesure que le système 200 d’identification biométrique est utilisé. A chaque mise à jour, le procédé 500 selon l’invention procède à une nouvelle détermination des correctifs à appliquer audit système 200 et lui transmet un ensemble O500 mis à jour de nombres N[Cp] d’individus calculés pour chaque Cp qu’il aura désormais à sélectionner pour une identification manuelle. Cette opération de mise à jour a lieu à une fréquence donnée, par exemple journalière, durant toute la durée de fonctionnement du système 200 d’identification biométrique. Lors d’une mise en œuvre différée, un échantillon de l’historique d’identification du système 200 d’identification biométrique est fourni, comme donnée d’entrée, au procédé 500 selon l’invention au terme d’une campagne d’identification d’individus par ledit système 5 00 . A partir de cet échantillon, le procédé 500 selon l’invention procède à une nouvelle détermination des correctifs à appliquer audit système 200 et lui transmet un ensemble O500 mis à jour de nombres N[Cp] d’individus calculés pour chaque Cp . Ensuite, lors de la prochaine campagne d’identification, le système 200 appliquera cette mise à jour. A l’étape 502 , l’extraction, pour chaque individu 101 de la pluralité d’individus, au moins une caractéristique d’apparence physique à partir d’au moins une image dudit individu est réalisée à l’aide de te toute méthode adaptée. Selon certains modes préférés de réalisation, l’étape 502 d’extraction d’au moins une caractéristique d’apparence physique et l’étape 503 d’attribution d’au moins une catégorie C1-Cn sont réalisé à l’aide d’un réseau convolutif de neurones préalablement entrainé. Des exemples de réseaux convolutifs de neurones adaptés pour la détermination du genre et de l’âge d’une personne sont décrits dans Levi, Gil, and Tal Hassner. "Age and gender classification using convolutional neural networks." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition workshops. 2015 ; Kuprashevich, Maksim, and Irina Tolstykh. "Mivolo: Multi-input transformer for age and gender estimation." International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts. Cham: Springer Nature Switzerland, 2023. Dans un deuxième aspect de l’invention, en référence à la FIG. 3 , le procédé 500 selon l’invention peut être mise en œuvre par un dispositif 300 de traitement de données. Dans un troisième aspect, le procédé 5 00 selon l’invention se présente sous la forme d’un programme informatique ou un module de programme informatique comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un dispositif 300 de traitement de données, mettent en œuvre ledit procédé 500 . Dans un quatrième aspect de l’invention, le programme informatique ou le module de programme informatique est stocké dans un support 306 d’enregistrement non-transitoire d’un dispositif 300 de traitement de données. Dans un cinquième aspect de l’invention, il est fourni un système 200 d’identification biométrique comprenant un dispositif 300 de traitement de données selon le deuxième aspect de l’invention. De préférence, le dispositif 300 de traitement de données est constitué par le dispositif de traitement biométrique dudit système 200 . Le procédé 500 selon le premier aspect de l’invention et/ou le système 200 selon le cinquième aspect de l’invention peuvent être avantageusement être utilisé pour la correction des écarts statistiques d’identification d’un système 200 d’identification biométrique par reconnaissance faciale et/ou piéton dans une zone 100 de contrôle aux frontières telle que, par exemple, décrite dans le cadre de la FIG. 1 . A cet effet, dans un sixième aspect de l’invention, le procédé 500 selon le premier aspect de l’invention peut avantageusement être utilisé pour la mise en œuvre d’un procédé de correction des écarts statistiques d’identification d’un système 200 d’identification biométrique par reconnaissance faciale et/ou piéton. Un tel procédé de correction comprend les étapes suivantes : (a) Déterminer les correctifs aux écarts statistiques d’identification du système 200 d’identification biométrique à l’aide d’un procédé 500 selon l’un des quelconques modes de réalisation du premier aspect de l’invention ; (b) Sélectionner, de préférence aléatoirement, pour chaque catégorie Cp , N[Cp] individus dans le groupe R correspondant à la réussite à l’identification ; (c) Contrôler les individus sélectionnés par un agent humain. Procédé (500) , mis en œuvre par un dispositif (300) de traitement de données, de détermination de correctifs aux écarts statistiques d’identification d’un système (200) d’identification biométrique par reconnaissance faciale et/ou piéton, le procédé (500) prend, en donnée d’entrée, un ensemble (I501) d’images (Im) comprenant au moins une image de chaque individu (101) d’un pluralité d’individus acquise par ledit système (200) d’identification biométrique et l’ensemble (I502) des états de réussite (R) ou d’échec (E) d’identification de chaque individu (101) par ledit par ledit système (200) d’identification biométrique, ledit procédé (500) fournit, en donnée de sortie, un ensemble (O500) de nombres (N[Cp]) d’individus à sélectionner dans chaque catégorie (Cp) d’un ensemble de catégories (C1-Cn) relatives, chacune, à au moins une caractéristique d’apparence physique, ledit procédé (500) comprend les étapes suivantes : (a) Définir (501) un ensemble de catégories (C1-Cn) , à chaque catégorie correspondant au moins une caractéristique d’apparence physique ; (b) Extraire (502) , pour chaque individu (101) de la pluralité d’individus, au moins une caractéristique d’apparence physique à partir d’au moins une image dudit individu (101) ; (c) Attribuer (503 / 600) , à chaque individu (101) , au moins une catégorie (C1-Cn) en fonction d’au moins un critère relatif (a-z) à la caractéristique d’apparence physique extraite ; (d) Répartir (504 / 600) , pour chaque catégorie (Cp) , chaque individu (101) de la pluralité d’individus en deux groupes (E , R) selon l’échec (E) ou la réussite (R) de leur identification par le système (200) d’identification biométrique ; (e) Calculer (505 / 700) , pour chaque catégorie (Cp) , un nombre (N[Cp]) d’individus à sélectionner dans le groupe (R) correspondant à la réussite (R) de l’identification de manière à ce que les proportions relatives des individus dans le groupe (E) correspondant à l’échec (E) de l’identification soient sensiblement égales entre tous les critères (a-z) relatifs à ladite catégorie (Cp) . Procédé selon la revendication 1, tel que le procédé comprend, en outre, avant l’étape (502) , une étape (502a) d’extraction, à partir de la pluralité d’individus, d’un échantillon d’individus comprenant des individus représentatifs des caractéristiques d’apparence physique auxquelles correspond à au moins une catégorie (Cp) , les étapes (502) à (505) étant ensuite appliqués sur ledit échantillon d’individus. Procédé selon l’une des revendications 1 à 2, tel que l’ensemble (I501) d’images comprenant au moins une image de chaque individu (101) d’une pluralité d’individus acquise par ledit système (200) d’identification biométrique et l’ensemble (I502) des états de réussite (R) ou d’échec (E) d’identification de chaque individu (101) par ledit par ledit système (200) d’identification biométrique sont un échantillon de l’historique d’identification dudit système (200) d’identification biométrique sur une période fixe de temps. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, tel que l’étape (502) d’extraction d’au moins une caractéristique d’apparence physique et l’étape (503) d’attribution d’au moins une catégorie (C1-Cn) sont réalisé à l’aide d’un réseau convolutif de neurones préalablement entrainé. Procédé selon l’une quelconque des revendication 1 à 4, telle que la caractéristique d’apparence physique est choisie parmi des caractéristiques innées d’apparence physique et/ou des caractéristiques adventices d’apparence physique. Dispositif (300) de traitement de données comprenant des moyens pour mettre en œuvre un procédé (500) selon l’une quelconque des revendications 1 à 5. Programme informatique comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un dispositif (300) de traitement de données, conduisent celui-ci à mettre en œuvre un procédé (500) selon l’une quelconque des revendications 1 à 5. Support (306) de stockage lisible par dispositif (300) de traitement de données comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un dispositif (300) de traitement de données, conduisent celui-ci à mettre en œuvre un procédé (500) selon l’une quelconque des revendications 1 à 5. Système (200) d’identification biométrique comprenant un dispositif (300) de traitement de données selon la revendication 6. Procédé de correction des écarts statistiques d’identification d’un système (200) d’identification biométrique par reconnaissance faciale et/ou piéton, ledit procédé comprenant les étapes suivantes : (a) Déterminer les correctifs aux écarts statistiques d’identification du système (200) d’identification biométrique à l’aide d’un procédé (500) selon l’une quelconque des revendications 1 à 5 ; (b) Sélectionner, de préférence aléatoirement, pour chaque catégorie (Cp) , N[Cp] individus dans le groupe (R) correspondant à la réussite à l’identification ; (c) Contrôler les individus sélectionnés par un agent humain. Utilisation d’un procédé (500) selon l’une quelconque des revendications 1 à 5 pour la correction des écarts statistiques d’identification d’un système (200) d’identification biométrique par reconnaissance faciale et/ou piéton dans une zone (100) de contrôle aux frontières.