FR 3161498 A1 20251024 FR 2404149 A 20240422 DISPOSITIF ET PROCEDE D’AUTHENTIFICATION ET D’IDENTIFICATION RETINIENNE L’invention concerne des dispositifs et procédés mis en œuvre par ordinateur pour permettre l’authentification ou l’identification d’un individu à partir d’une image de sa rétine, à partir d’un modèle affiné préalablement obtenu par l’entraînement d’un modèle de fondation pré-entraîné sur une base de données d’entraînement construite à partir d’un ensemble d’images rétiniennes brutes acquises sur une pluralité de sujets. Figure de l’abrégé : Fig. 1 DISPOSITIF ET PROCEDE D’AUTHENTIFICATION ET D’IDENTIFICATION RETINIENNE DOMAINE DE L’INVENTION La présente invention concerne le domaine de l’authentification et de l’identification sécurisées d’un individu. Plus précisément, la présente invention concerne des dispositifs et procédés mis en œuvre par ordinateur pour permettre l’authentification et/ou l’identification d’un individu à partir d’une image de sa rétine et d’un modèle affiné préalablement obtenu par l’entraînement d’un modèle de fondation pré-entraîné sur une base de données d’entraînement construite à partir d’un ensemble d’images rétiniennes brutes acquises sur une pluralité de sujets. ÉTAT DE LA TECHNIQUE L’authentification fiable d’individus est une préoccupation majeure dans le domaine de la sécurité informatique. Les méthodes traditionnelles, telles que l’utilisation de mots de passe, présentent des vulnérabilités liées à la gestion des mots de passe et aux attaques de force brute. Par conséquent, il existe un besoin croissant de solutions innovantes et sécurisées pour authentifier les utilisateurs de manière robuste. Ces dernières années, les dispositifs et procédés d’identification et d’authentification d’individus ont évolué vers l’utilisation de marqueurs biométriques tels que les empreintes digitales, le visage ou encore l’iris de l’œil. Cependant, ces marqueurs restent encore accessibles facilement et une personne mal intentionnée pourrait les copier pour dérober l’identité d’une autre personne. L’utilisation de l’image rétinienne d’un individu, qui nécessite un système d’imagerie spécifique, en fait un marqueur biométrique particulièrement intéressant puisque cette image rétinienne ne peut pas être acquise sans le consentement explicite de l’individu à authentifier. Les procédés d’authentification actuels utilisant ce genre d’images sont basés sur l’extraction et la comparaison de caractéristiques des images comme le réseau vasculaire par exemple. Cependant, l’extraction de caractéristiques des images de rétine à des fins d’authentification ou d’identification est complexe et ne permet pour le moment pas d’obtenir des performances suffisantes pour la finalité désirée. Par ailleurs, lorsqu’on veut comparer deux images de rétine, deux problèmes techniques doivent être pris en compte : deux images d’une même rétine ne représentent pas nécessairement la même zone ; et l’empreinte rétinienne peut avoir évolué entre deux prises de cliché. La présente invention propose d’apparier des images rétiniennes capables de dépasser les obstacles identifiés ci-dessus. Notamment, l’invention permet de s’affranchir de l’étape d’extraction et de reconnaissance préalable de caractéristiques de l’image. RÉSUMÉ Un premier aspect de l’invention concerne un dispositif pour obtenir un modèle affiné (appelé « fine-tuned model » en anglais) configuré pour permettre l’authentification d’un individu à partir d’au moins une image rétinienne acquise sur un œil dudit individu. Ce dispositif comprend : au moins une entrée configurée pour recevoir : un modèle de fondation (appelé « foundation model » en anglais) configuré pour, à partir d’une image rétinienne reçue, générer au moins un vecteur de caractéristiques associé à l’image rétinienne reçue ; un premier ensemble d’images rétiniennes brutes acquises d’une pluralité de sujets et comprenant une image rétinienne brute par sujet ; un deuxième ensemble d’images rétiniennes brutes acquises d’une pluralité de sujets, comprenant au moins deux images rétiniennes brutes d’un même œil pour chaque sujet ; au moins un processeur configuré pour : pour chacune des images rétiniennes brutes dudit premier ensemble d’images, générer au moins une image rétinienne sœur en appliquant au moins un traitement d’image à ladite image rétinienne brute et associer à ladite image sœur ainsi générée l’identité du sujet dont est issue ladite image rétinienne brute associée ; générer une première base de données d’entraînement comprenant les images rétiniennes brutes dudit premier ensemble et leurs images rétiniennes sœurs générées ; pré-entraîner le modèle de fondation avec la première base de données d’entraînement, de manière auto-supervisée, en définissant des relations de similarité entre les images rétiniennes sœurs ; pour chacune des images rétiniennes brutes dudit deuxième ensemble d’images, générer au moins une image rétinienne sœur en appliquant au moins un traitement d’image à ladite image rétinienne brute et associer à ladite image sœur ainsi générée l’identité du sujet dont est issue ladite image rétinienne brute associée ; générer une deuxième base de données d’entraînement comprenant les images rétiniennes brutes dudit deuxième ensemble et leurs images rétiniennes sœurs générées, où toute paire d’images rétiniennes non-sœurs partageant une identité d’un même sujet sont dites cousines ; obtenir ledit modèle affiné en entraînant ledit modèle de fondation pré-entraîné sur la deuxième base de données d’entraînement, de manière supervisée, en définissant des relations de similarité entre les images rétiniennes cousines ; au moins une sortie configurée pour fournir ledit modèle affiné. Le dispositif ainsi obtenu permet d’obtenir un modèle affiné qui, grâce à l’entraînement de l’intelligence artificielle, pour chaque image rétinienne reçue, génère au moins un vecteur de caractéristiques associé sans avoir à passer par des étapes d’extraction, de type segmentation, ou de reconnaissance de caractéristiques particulières présentes dans la rétine capturée de l'image, tel que le réseau vasculaire. La génération d’images sœurs et cousines permet en outre d’augmenter artificiellement le nombre d’images pour pré-entraîner le modèle de fondation et après l’affiner. Cette stratégie globale, permettant d’obtenir le modèle affiné robuste aux différentes conditions d’acquisition modélisées par les augmentations, a de multiples avantages, comme : la disponibilité d’un grand ensemble d’images rétiniennes (i.e., le premier ensemble d’images rétiniennes brutes qui comprend une seule image rétinienne brute par sujet) ; en effet la plupart de bases de données publiques d’image rétiniennes brutes ne comprend qu’une seule image par identité, c’est-à-dire associée à une même rétine. La présente invention présente une stratégie de création des bases de données d’entraînement (i.e., première base de données d’entraînement et deuxième base de données d’entraînement) et d’entraînement globale (pré-entraînement plus affinage) qui permet de palier à ce manque de données initial. Le pré-entraînement du modèle de fondation est donc fait sur une première base de données d’images sœurs (i.e., une base de données obtenue à partir du premier ensemble d’images rétiniennes brutes et comprenant des sous-ensembles d’au moins deux images sœurs, une réelle et l’autre artificielle, associées à une même identité), de sorte à permettre de garder le deuxième ensemble d’images rétiniennes brutes pour la phase d’affinage du modèle. De plus, le pré-entraînement qui est effectué de manière auto-supervisé, a l’avantage de permettre l’obtention d’un modèle de fondation pré-entraîné ayant acquis des connaissances générales sur la structure et la texture des images rétiniennes. La présente invention propose ensuite l’affinage (appelé « fine tuning » en anglais) du modèle de fondation pré-entraîné sur la deuxième base de données d’entraînement, elle aussi augmentée, mais plus restreinte car elle est construite à partir du deuxième ensemble d’images rétiniennes brutes, comprenant au moins deux images rétiniennes brutes d’une même identité. En effet, peu des données de ce type (i.e., multiples images rétiniennes d’une même identité) sont actuellement accessibles, en conséquence une stratégie permettant d’affiner le modèle sur une base de données d’entraînement restreint est hautement avantageuse. De préférence, le pré-entraînement du modèle de fondation avec la première base de données d’entraînement est réalisé en définissant également des relations de dissimilarité entre les images rétiniennes non-sœurs, permettant éventuellement l’utilisation d’une fonction de coût contrastive basée sur une métrique (comme la distance euclidienne). De préférence, l’obtention du modèle affiné en entraînant sur la deuxième base de données d’entraînement le modèle de fondation pré-entraîné , de manière supervisée, est réalisé en définissant également des relations de dissimilarité entre les images rétiniennes non-cousines et non-sœurs. De préférence, l’obtention du modèle affiné en entraînant, de manière supervisée, le modèle de fondation pré-entraîné sur la deuxième base de données d’entraînement se fait également de sorte à minimiser une fonction de coût contrastive à partir des relations de similarité définies entre les images rétiniennes cousines et des relations de dissimilarité définies entre les images rétiniennes non-cousines. De préférence, l’au moins un processeur est également configuré pour : - recevoir une base de validation comprenant un troisième ensemble d’images rétiennes brutes d’un groupe d’individus, chaque individu étant identifié par au moins deux images rétiniennes brutes d’une même identité d’un individu ; - valider ledit modèle affiné à l’aide de la base validation. De préférence, l’au moins un processeur est également configuré pour appliquer au moins un pré-traitement d’image aux images rétiniennes reçues, parmi : un changement d’espace colorimétrique, un redimensionnement, un recadrage, un filtrage. Ces différents pré-traitements d’image permettent, en autres : l’utilisation d’images en niveau de gris, de nettoyer l’image de certains artefacts, de récupérer uniquement le disque rétinien (partie utile de l’image) et de s’assurer que toutes les images rétiniennes sont à la même résolution de travail. De préférence, l’au moins un traitement d’image appliqué pour générer les images rétiniennes sœurs comprend un changement de couleur, ledit changement de couleur comprenant au moins un parmi : une correspondance d’histogramme entre l’image rétinienne et une image rétinienne de référence choisie aléatoirement parmi un ensemble d'image rétiniennes de référence, une modification aléatoire des canaux de l'image rétinienne dans un espace de couleur (par exemple : l’espace « Rouge, Vert, Bleu » ou RGB, l’espace « Cyan, Magenta, Jaune » ou CMY qui peut être complété par une composante supplémentaire noire ou K, l’espace « Teinte, Saturation, Valeur » ou HSV, ou bien l’espace « Luminance, a, b » ou LAB), une conversion de l'image rétinienne en noir et blanc. Les images pouvant être acquise par différents systèmes d’imagerie, ce genre de traitement d’image permet de rendre les modèles insensibles (i.e. plus robuste) aux variations liées à l’acquisition des images, cela afin d’améliorer les performances du modèle de fondation et du modèle affiné. De préférence, l’au moins un traitement d’image appliqué pour générer les images rétiniennes sœurs comprend une déformation élastique de l’image rétinienne par l’application d’un champ de déplacement prédéfini choisi aléatoirement parmi un ensemble de champs de déplacement prédéfinis, préférablement de type difféomorphique. Cela permet de simuler de petits changements dans la structure du réseau vasculaire qui peuvent survenir en raison de différents paramètres matériels ou champs d'acquisition. De préférence, l’au moins un traitement d’image appliqué pour générer les images rétiniennes sœurs comprend un changement de luminosité comprenant au moins un parmi : un assombrissement global de l'image rétinienne, une surexposition locale de l'image rétinienne, un ajout d'une tache d'obscurcissement. Cela permet de simuler l'effet sur les images du fond d'œil des variations d'éclairement induites par de mauvais environnements et équipements d'éclairage, des individus en mouvement ou des pupilles pas assez dilatées De préférence, l’au moins un traitement d’image appliqué pour générer les images rétiniennes sœurs comprend une dégradation de l’image rétinienne par l’ajout ou la suppression d’au moins un parmi : du bruit, du floutage, de la désaturation. Cela permet de rassembler les transformations dégradant la qualité de l'acquisition telles que le bruit, le flou ou la désaturation. De préférence, au moins une des images rétiniennes sœurs générées à partir des images rétiniennes brutes du premier ensemble d’images est générée en appliquant au moins une translation de l’image rétinienne. Cette transformation, bien que peu réaliste, permet de briser les biais évidents des images tels que le recadrage ou la position relative du disque optique au sein du disque du fond d'œil rétinien. De préférence, le modèle de fondation comprend au moins un parmi : un transformeur (appelé « Transformer » en anglais), un réseau de neurone convolutif. Cela permet notamment d’utiliser les techniques actuelles de SOTA vision par ordinateur. De préférence, ledit modèle affiné comprend au moins un réseau siamois composé d’au moins deux réseaux de neurones convolutifs identiques obtenus par l’entraînement d’au moins deux modèles de fondation identiques pré-entraînés sur la première base de données d’entraînement, puis entraînés sur la deuxième base de données d’entraînement. De préférence, ledit au moins un vecteur de caractéristiques généré pour chaque image rétinienne reçue est d’une dimension supérieure ou égale à 5. Cela permet d’encoder un minimum d’information. De préférence, au moins deux images rétiniennes sœurs sont générées pour chaque image rétienne brute reçue du premier ensemble d’images, préférablement au moins une dizaine. Le processus d’augmentation pouvant être assez lent et ne pouvant être fait à la volée pendant l’entraînement, cela permet d’avoir un minimum d’images sœurs préalablement générées de façon statique (par exemple : stockées sur le disque dur). Un deuxième aspect de l’invention concerne un dispositif d’authentification pour permettre l’authentification d’un individu à partir d’au moins une image rétinienne acquises sur au moins un œil de l’individu et d’un modèle affiné obtenu grâce au dispositif précédemment décrit. Le dispositif d’authentification comprend : au moins une entrée configurée pour recevoir : au moins une image rétinienne à authentifier acquise sur l’individu ; le modèle affiné configuré pour, à partir d’une image rétinienne reçue, générer au moins un vecteur de caractéristiques associé à l’image rétinienne reçue ; au moins un processeur configuré pour : générer, à l’aide du modèle affiné, au moins un vecteur de caractéristiques à partir de l’au moins une image rétinienne à authentifier ; calculer au moins un score de similarité estimé entre au moins un vecteur de référence associé à l’individu et l’au moins un vecteur de caractéristiques relatif à l’image rétinienne à authentifier ; authentifier l’au moins une image rétinienne à authentifier comme appartenant à l’individu à partir d’une condition d’authentification basée sur l’au moins un score de similarité ; au moins une sortie configurée pour fournir en sortie au moins un parmi : l’au moins un score de similarité calculé, un résultat relatif à l’authentification de l’au moins une image rétinienne à authentifier, une commande relative à une action à effectuer. Le dispositif d’authentification ainsi obtenu permet d’authentifier un individu sans avoir à passer par des étapes d’extraction des caractéristiques, type segmentation, et/ou de reconnaissance puis de comparaison de caractéristiques particulières de l'image tel que le réseau vasculaire. En effet, seul le vecteur de caractéristiques associé à l’image à authentifier est comparé à un vecteur de référence. De préférence, l’au moins une entrée est également configurée pour recevoir au moins une image rétinienne de référence de l’individu préalablement acquise, et l’au moins un processeur est en outre configuré pour générer, à l’aide du modèle affiné, l’au moins un vecteur de référence associé à l’individu à partir de l’au moins une image rétinienne de référence. De préférence, l’au moins processeur est également configuré pour appliquer au moins un pré-traitement d’image aux images rétiniennes reçues, parmi : un changement d’espace colorimétrique, un redimensionnement, un recadrage, un filtrage. Comme énoncé précédemment, ces différents pré-traitements d’image permettent, en autres : l’utilisation d’images en niveau de gris, de nettoyer l’image de certains artefacts, de récupérer uniquement le disque rétinien (partie utile de l’image) et de s’assurer que toutes les images rétiniennes sont à la même résolution de travail. De préférence, le score de similarité est estimé à partir de la fonction de coût contrastive du modèle affiné. De préférence, l’au moins un score de similarité est calculé à partir d’au moins une distance calculée entre au moins un vecteur de référence associé à l’individu et l’au moins un vecteur d’authentification relatif à l’image rétinienne à authentifier, préférablement l’au moins une distance est une distance euclidienne. De préférence, la condition d’authentification comprend la comparaison de l’au moins un score de similarités avec au moins un seuil prédéfini, ledit au moins un seuil prédéfini étant calculé suite à l’application d’une méthode de validation croisée effectuée sur le modèle affiné à l’aide d’une base de validation comprenant un troisième ensemble d’images rétiennes brutes d’un groupe d’individus, chaque individu étant identifié par au moins deux images rétiniennes brutes d’une même identité. Un troisième aspect de l’invention concerne un dispositif d’identification d’un individu à partir d’au moins une image rétinienne acquises sur au moins un œil dudit individu, d’un modèle affiné obtenu grâce au dispositif précédemment décrit. Le dispositif d’identification comprend : au moins une entrée configurée pour recevoir : au moins une image rétinienne acquise sur ledit individu à identifier ; ledit modèle affiné configuré pour, à partir d’une image rétinienne reçue, générer au moins un vecteur de caractéristiques associé à l’image rétinienne reçue ; au moins un processeur configuré pour : générer, à l’aide dudit modèle affiné, au moins un vecteur de caractéristiques à partir de ladite au moins une image rétinienne reçue ; calculer au moins un score de similarité estimé entre un ensemble de vecteurs de référence associé à un ensemble d’individus dont l’identité est connue et ledit au moins un vecteur de caractéristiques relatif à l’image rétinienne reçue ; déterminer l’identité dudit individu parmi l’ensemble d’individus dont l’identité est connue, à partir d’une condition basée sur ledit au moins un score de similarité ; au moins une sortie configurée pour fournir en sortie au moins un parmi : ledit au moins un score de similarité calculé, un résultat relatif à l’identité dudit individu associé à ladite au moins une image rétinienne reçue, une commande relative à une action à effectuer. Un quatrième aspect de l’invention concerne un procédé mis en œuvre par ordinateur pour obtenir un modèle affiné configuré pour permettre l’authentification d’un individu à partir d’au moins une image rétinienne acquise sur un œil dudit individu. Le procédé d’obtention d’un modèle affiné comprend : recevoir un modèle de fondation configuré pour, à partir d’une image rétinienne reçue, générer au moins un vecteur de caractéristiques associé à l’image rétinienne reçue ; recevoir un premier ensemble d’images rétiniennes brutes acquises d’une pluralité de sujets et comprenant une image rétinienne brute par sujet ; recevoir un deuxième ensemble d’images rétiniennes brutes acquises d’une pluralité de sujets, comprenant au moins deux images rétiniennes brutes d’un même œil pour chaque sujet ; pour chacune des images rétiniennes brutes dudit premier ensemble d’images, générer au moins une image rétinienne sœur en appliquant au moins un traitement d’image à l’image rétinienne brute et associer à l’image sœur ainsi générée l’identité du sujet dont est issue l’image rétinienne brute associée ; générer une première base de données d’entraînement comprenant les images rétiniennes brutes dudit premier ensemble et leurs images rétiniennes sœurs générées ; pré-entraîner le modèle de fondation avec la première base de données d’entraînement de manière auto-supervisée en définissant des relations de similarité entre les images rétiniennes sœurs ; pour chacune des images rétiniennes brutes du deuxième ensemble d’images, générer au moins une image rétinienne sœur en appliquant au moins un traitement d’image à l’image rétinienne brute et associer à l’image sœur ainsi générée l’identité du sujet dont est issue l’image rétinienne brute associée ; générer une deuxième base de données d’entraînement comprenant les images rétiniennes brutes du deuxième ensemble et leurs images rétiniennes sœurs générées, où toute paire d'images rétiniennes non-sœurs partageant une identité d’un même sujet sont dites cousines ; obtenir le modèle affiné en entraînant sur la deuxième base de données d’entraînement le modèle de fondation pré-entraîné, de manière supervisée, en définissant des relations de similarité entre les images rétiniennes cousines ; fournir le modèle affiné. Les caractéristiques préférentielle et avantageuses en lien avec le dispositif précédemment décrit sont également applicables au procédé d’obtention d’un modèle affiné décrit ci-dessous. Un cinquième aspect de l’invention concerne un procédé d’authentification d’un individu à partir d’au moins une image rétinienne acquises sur au moins un œil dudit individu et d’un modèle affiné obtenu selon le procédé précédemment décrit. Le procédé d’authentification peut être mis en œuvre par un ordinateur et comprend : recevoir au moins une image rétinienne à authentifier acquise sur ledit individu ; recevoir ledit modèle affiné configuré pour, à partir d’une image rétinienne reçue, générer au moins un vecteur de caractéristiques associé à l’image rétinienne reçue ; générer, à l’aide dudit modèle affiné, au moins un vecteur de caractéristiques à partir de ladite au moins une image rétinienne à authentifier ; calculer au moins un score de similarité estimé entre au moins un vecteur de référence associé audit individu et ledit au moins un vecteur de caractéristiques relatif à l’image rétinienne à authentifier ; authentifier ladite au moins une image rétinienne à authentifier comme appartenant audit individu à partir d’une condition d’authentification basée sur ledit au moins un score de similarité ; fournir au moins un parmi : ledit au moins un score de similarité calculé, un résultat relatif à l’authentification de ladite au moins une image rétinienne à authentifier, une commande relative à une action à effectuer. Les caractéristiques préférentielles et avantageuses en lien avec le procédé d’obtention d’un modèle affiné précédemment décrit sont également applicables au procédé d’authentification décrit ci-dessous. Un sixième aspect de l’invention concerne un procédé mis en œuvre pour identifier un individu à partir d’au moins une image rétinienne acquises sur au moins un œil dudit individu et d’un modèle affiné obtenu selon le procédé précédemment décrit. Le procédé d’identification comprend : recevoir au moins une image rétinienne acquise sur l’individu à identifier ; recevoir le modèle affiné configuré pour, à partir d’une image rétinienne reçue, générer au moins un vecteur de caractéristiques associé à l’image rétinienne reçue ; générer, à l’aide du modèle affiné, au moins un vecteur de caractéristiques à partir de l’au moins une image rétinienne à authentifier ; calculer au moins un score de similarité estimé entre un ensemble de vecteurs de référence associé à un ensemble d’individus dont l’identité est connue et l’au moins un vecteur de caractéristiques relatif à l’image rétinienne reçue ; déterminer l’identité de l’individu parmi l’ensemble d’individus dont l’identité est connue, à partir d’une condition basée sur l’au moins un score de similarité ; fournir au moins un parmi : l’au moins un score de similarité calculé, un résultat relatif à l’identité de l’individu associé à l’au moins une image rétinienne reçue, une commande relative à une action à effectuer. Les caractéristiques préférentielle et avantageuses en lien avec le procédé d’obtention d’un modèle affiné précédemment décrit sont également applicables au procédé d’identification décrit ci-dessous. Un septième aspect de l’invention concerne un produit programme ordinateur comprenant des instructions qui, quand le programme est exécuté par un ordinateur, entraîne l’ordinateur à exécuter l’un quelconque des procédés précédemment décrits. Un huitième aspect de l’invention concerne un support de stockage non-transitoire lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le support est lu par un ordinateur, entraîne l’ordinateur à mettre en œuvre l’un quelconque des procédés précédemment décrits. DÉFINITIONS Dans la présente invention, les termes ci-dessous sont définis de la manière suivante : Les termes « sujet » et « individu » se réfèrent à un organisme vivant, tel qu'un être humain, un animal ou un sujet d'expérience, sur lequel l'invention est destinée à être utilisée ou testée. Dans le cas présent, il s’agit préférablement d’un humain. Les termes « adapté » et « configuré » sont utilisés dans la présente divulgation de manière à englober largement la configuration initiale, l'adaptation ultérieure ou la complémentation du dispositif présent, ou toute combinaison similaire de ceux-ci, que ce soit par des moyens matériels ou logiciels (y compris le micrologiciel). Le terme « processeur » ne doit pas être interprété comme étant limité au matériel capable d'exécuter des logiciels, et fait référence de manière générale à un dispositif de traitement, pouvant par exemple inclure un ordinateur, un microprocesseur, un circuit intégré, ou un dispositif logique programmable (appelé « programmable logic device » ou PLD en anglais). Le processeur peut également englober une ou plusieurs unités de traitement graphique (appelées « Graphics Processing Units » ou GPU en anglais), qu'il s'agisse de graphiques informatiques et de traitement d'images ou d'autres fonctions. De plus, les instructions et/ou données permettant d'effectuer les fonctionnalités associées et/ou résultantes peuvent être stockées sur n'importe quel support lisible par processeur tel qu'un circuit intégré, un disque dur, un CD (Compact Disc), un disque optique tel qu'un DVD (Digital Versatile Disc), une RAM (Random-Access Memory) ou une ROM (Read-Only Memory). Les instructions peuvent notamment être stockées dans du matériel, des logiciels, des micrologiciels ou dans n'importe quelle combinaison de ceux-ci. « L'apprentissage automatique » (appelé « Machine Learning » ou ML en anglais) désigne de manière traditionnelle des algorithmes informatiques s'améliorant automatiquement par l'expérience, sur la base de données d'entraînement permettant d'ajuster les paramètres des modèles informatiques par réduction des écarts entre les sorties attendues extraites des données d'entraînement et les sorties évaluées calculées par les modèles informatiques. Dans les applications ML, un « hyper-paramètre » est un paramètre d’un modèle qui n’est pas optimisé au cours de l’apprentissage mais est utilisé pour contrôler le processus d'apprentissage, tel que la taille de mini-batch et le taux d’apprentissage d’un algorithme de descente de gradient, la largeur d'une fenêtre temporelle ou bien le nombre de couches de convolution d’une réseau convolutif. « Ensembles de données » sont des collections de données utilisées pour construire un modèle mathématique ML, afin de faire des prédictions ou des décisions basées sur les données. Dans « l'apprentissage supervisé » (c'est-à-dire l'inférence de fonctions à partir d'exemples d'entrée-sortie connus sous forme de données d'entraînement étiquetées ou annotées), trois types d'ensembles de données ML (également désignés sous le nom d'ensembles ML) sont généralement dédiés à trois types respectifs de tâches : « entraînement », c'est-à-dire l'ajustement des paramètres, « validation », c'est-à-dire l'ajustement des hyperparamètres ML (qui sont des paramètres utilisés pour contrôler le processus d'apprentissage), et « test », c'est-à-dire la vérification indépendante d'un ensemble de données d'entraînement exploité pour construire un modèle mathématique que ce dernier fournit des résultats satisfaisants. Un « réseau neuronal » (appelé « Neural Network » ou NN en anglais) désigne une catégorie de ML comprenant des nœuds (appelés « neurones ») et des connexions entre les neurones modélisées par des « poids » (appelés « weights » en anglais). Pour chaque neurone, une sortie est donnée en fonction d'une entrée ou d'un ensemble d'entrées par une « fonction d'activation » (appelée « activation function » en anglais). Les neurones sont généralement organisés en plusieurs « couches » (appelées « layers » en anglais), de sorte que les neurones d'une couche ne se connectent qu'aux neurones de la couche immédiatement précédente et immédiatement suivante. Les définitions de ML ci-dessus sont conformes à leur signification habituelle, et peuvent être complétées par de nombreuses fonctionnalités et propriétés associées, ainsi que par des définitions d'objets numériques connexes, bien connues d'une personne compétente dans le domaine ML. BREVE DESCRIPTION DES FIGURES La présente divulgation sera mieux comprise, et d'autres caractéristiques spécifiques et avantages apparaîtront à la lecture de la description suivante des modes de réalisation illustratifs particuliers et non restrictifs, la description faisant référence aux dessins annexés où : La FIG. 1 est un ordinogramme illustrant les différentes étapes d’un procédé mis en œuvre par ordinateur pour obtenir un modèle affiné selon un mode de réalisation de l’invention. La FIG. 2 représente un mode de réalisation possible pour un dispositif pouvant aussi bien servir pour obtenir un modèle affiné, authentifier et/ou identifier un individu. La FIG. 3 représente un premier ensemble d’images rétiennes brutes acquises sur une pluralité d’individus, ainsi qu’une première base de données d’entraînement générée à partir de ce premier ensemble et comprenant des images sœurs issues d’une même image brute. La FIG. 4 représente un deuxième ensemble d’images rétiennes brutes acquises sur une pluralité d’individus, ainsi qu’une deuxième base de données d’entraînement générée à partir de ce deuxième ensemble et comprenant des images sœurs issues d’une même image brute et des images cousines issues d’au moins deux images brutes différentes d’une même identité (i.e. d’un même œil) d’un individu. Le FIG. 5 représente un ordinogramme illustrant les différents traitements d’image applicables pour générer des images rétiniennes sœurs à partir d’images rétiniennes brutes selon un mode de réalisation de l’invention. La FIG. 6 représente des images rétiniennes ayant une grande diversité colorimétrique. La FIG. 7 représente un exemple de correspondance d’histogramme appliquée à une image rétinienne brute (image de gauche) à partir d’une image rétinienne de référence (image du bas) prise aléatoirement dans l’ensemble des images rétiniennes de la FIG. 6 , pour obtenir une image rétinienne sœur (image en haut à droite). La FIG. 8 représente un exemple de champs de vitesse stationnaire applicables en tant que déformation élastique pour générer des images rétiniennes sœurs. La FIG. 9 représente des exemples d’images rétiniennes sœurs obtenues par l’application d’une déformation élastique sur l’image rétinienne d’origine (située en haut à gauche), comme celles illustrées dans la FIG. 8 . La FIG. 10 représente des exemples d’images rétiniennes comprenant des variations d'éclairement induites par des environnements ou des équipements ayant un mauvais éclairage, des individus qui bougent lors de l’acquisition de l’image rétinienne ou des pupilles pas assez dilatées. La FIG. 11 et la FIG. 11 représentent deux exemples de cartes d'éclairement modélisant des variations d'éclairement applicables pour simuler des changements de luminosité et pouvant être utilisées pour générer des images rétiniennes sœurs. La FIG. 12 représente des exemples d’images sœurs obtenues après l’application sur une image rétinienne originale (située en haut à gauche) d’un changement de luminosité. La FIG. 13 représente un exemple de dégradations, telles que l’ajout/suppression de flou, applicables à une image rétinienne originale (située en haut). La FIG. 14 représente un exemple de translation applicable à une image rétinienne originale, en particulier au disque optique (aussi appelé nerf optique) présent sur l’image rétinienne originale, pour obtenir une image rétinienne sœur. La FIG. 15 illustre le principe de formation de triplets qui sont utilisés pour la fonction de coût contrastive par triplet (appelée « triplet loss function » en anglais). La FIG. 16 , la FIG. 16 , la FIG. 16 et la FIG. 16 illustrent un exemple de pré-traitement d’image applicable à des images rétiniennes brutes. La FIG. 17 représente un ordinogramme illustrant les différentes étapes d’un procédé mis en œuvre par ordinateur pour authentifier un individu selon un mode de réalisation de l’invention. La FIG. 18 représente un ordinogramme illustrant les différentes étapes d’un procédé mis en œuvre par ordinateur pour identifier un individu selon un mode de réalisation de l’invention. Sur les figures, les dessins ne sont pas à l'échelle et les éléments identiques ou similaires sont désignés par les mêmes références. DESCRIPTION DÉTAILLÉE La présente description illustre les principes de la présente divulgation. Il est donc évident que les personnes compétentes dans ce domaine pourront concevoir divers arrangements qui, bien qu'ils ne soient pas explicitement décrits ou illustrés dans le présent document, concrétisent les principes de la divulgation et sont compris dans son esprit et son champ d'application. Tous les exemples et les termes conditionnels cités dans le présent document sont destinés à aider le lecteur à comprendre les principes de la divulgation et les concepts apportés par l'inventeur à l'avancement de l'art, et doivent être interprétés comme n'étant pas limités aux exemples et conditions spécifiquement cités. En outre, tous les énoncés de principes, d'aspects et de réalisations de la divulgation, ainsi que les exemples spécifiques, sont destinés à englober les équivalents structurels et fonctionnels de ces derniers. En outre, il est prévu que ces équivalents comprennent à la fois les équivalents actuellement connus et les équivalents développés à l'avenir, c'est-à-dire tout élément développé qui remplit la même fonction, indépendamment de la structure. Ainsi, par exemple, les personnes de l'art apprécieront que les schémas fonctionnels présentés ici peuvent représenter des vues conceptuelles de circuits illustratifs incorporant les principes de la divulgation. De même, il sera apprécié que tous les organigrammes, diagrammes de flux et autres représentent divers processus qui peuvent être substantiellement représentés sur un support lisible par ordinateur et ainsi exécutés par un ordinateur ou un processeur, que cet ordinateur ou ce processeur soit ou non explicitement représenté. Les fonctions des divers éléments illustrés dans les figures peuvent être assurées par l'utilisation d'un matériel dédié ou d'un matériel capable d'exécuter un logiciel en association avec un logiciel approprié. Lorsqu'elles sont assurées par un processeur, les fonctions peuvent être assurées par un seul processeur dédié, un seul processeur partagé ou plusieurs processeurs individuels, dont certains peuvent être partagés. Il convient de comprendre que les éléments illustrés dans les figures peuvent être mis en œuvre sous diverses formes de matériel, de logiciel ou de combinaisons de ceux-ci. De préférence, ces éléments sont mis en œuvre dans une combinaison de matériel et de logiciel sur un ou plusieurs dispositifs polyvalents programmés de manière appropriée, qui peuvent comprendre un processeur, une mémoire et des interfaces d'entrée/sortie. DISPOSITIF ET PROCEDE D’OBTENTION D’UN MODELE AFFINE Selon un premier aspect, la présente divulgation concerne un dispositif et un procédé mis en œuvre par ordinateur pour obtenir un modèle affiné (appelé « fine-tuned model » en anglais) configuré pour permettre l’authentification d’un individu à partir d’au moins une image rétinienne acquise sur un œil de l’individu (chaque individu ayant une identité par œil). Comme illustré sur la FIG. 1 , le procédé d’obtention d’un modèle affiné peut comprendre les étapes principales suivantes (qui seront décrites plus en détails par la suite) : étape S10 : la réception d’un modèle de fondation configuré pour, à partir d’une image rétinienne reçue, générer au moins un vecteur de caractéristiques associé à l’image rétinienne reçue ; étape S20 : la réception un premier ensemble d’images rétiniennes brutes E1 acquises d’une pluralité de sujets et comprenant une image rétinienne brute par sujet; étape S30 : recevoir un deuxième ensemble d’images rétiniennes brutes E2 acquises d’une pluralité de sujets, comprenant au moins deux images rétiniennes brutes d’un même œil pour chaque sujet ; étape S40 : pour chacune des images rétiniennes brutes du premier ensemble d’images E1, générer au moins une image rétinienne sœur en appliquant au moins un traitement d’image à l’image rétinienne brute et associer à l’image sœur ainsi générée l’identité du sujet dont est issue l’image rétinienne brute associée ; étape S50 : générer une première base de données d’entraînement B1 comprenant les images rétiniennes brutes du premier ensemble E1 et leurs images rétiniennes sœurs générées ; étape S60 : pré-entraîner le modèle de fondation avec la première base de données d’entraînement B1, de manière auto-supervisée, en définissant des relations de similarité entre les images rétiniennes sœurs ; étape S70 : pour chacune des images rétiniennes brutes du deuxième ensemble d’images E2, générer au moins une image rétinienne sœur en appliquant au moins un traitement d’image à l’image rétinienne brute et associer à l’image sœur ainsi générée l’identité du sujet dont est issue l’image rétinienne brute associée ; étape S80 : générer une deuxième base de données d’entraînement B2 comprenant les images rétiniennes brutes du deuxième ensemble E2 et leurs images rétiniennes sœurs générées, où toute paire d'images rétiniennes non-sœurs partageant une identité d’un même sujet sont dites cousines ; étape S90 : obtenir ledit modèle affiné en entraînant sur la deuxième base de données d’entraînement B2 ledit modèle de fondation pré-entraîné , de manière supervisée, en définissant des relations de similarité entre les images rétiniennes cousines ; étape S120 : fournir ledit modèle affiné. Dans l’étape S10 de réception du modèle de fondation, le modèle de fondation (appelé « foundation model » en anglais) est un modèle d’intelligence artificielle qui est utilisé comme point de départ pour le processus de réglage fin (appelé « fine-tuning » en anglais). Ledit modèle de fondation peut être de grande taille, et donc nécessiter d’une grande quantité de données pour être pré-entraîné. Avantageusement le modèle de fondation reçu peut avoir été préalablement initialisé (c’est-à-dire pré-entraîné avant le pré-entraînement défini à l’étape S60) grâce à une base de données comprenant un ensemble d’images quelconques (i.e. pas forcément des images de rétine) comme, par exemple, sur la base de données ImageNet qui est souvent utilisée dans le domaine de l’apprentissage profond (« deep learning » en anglais) et qui contient une vaste collection d’images réelles. Des modèles de fondation déjà existant et « prêt à l’emploi » (i.e. ayant déjà été initialisés), tels que ceux disponibles dans la librairie Keras, peuvent également être utilisés. Avantageusement, le modèle de fondation peut comprendre au moins un parmi : un transformeur (appelé « Transformer » en anglais) tel qu’un ViT (pour « Vision Transformer » en anglais) dont l’architecture est particulièrement adaptée pour la classification d’images, ou un Swin (pour « Swin Transformer » en anglais) qui a notamment démontré des performances compétitives sur plusieurs tâches de vision par ordinateur dont la classification d'images sur ImageNet ; un réseau de neurone convolutif (appelé « Convolutional Neural Network » ou CNN en anglais) tel que : un ResNet (pour « Residual Network » en anglais) qui introduit le concept de « raccourcis » ou connexions résiduelles qui permettent le passage direct de l'information d'une couche à une autre, facilitant l'entraînement de réseaux très profonds en évitant le problème de disparition du gradient. un ResNeXt qui étend l'idée de ResNet en introduisant une structure modulaire avec plusieurs "chemins" par bloc résiduel permettant une meilleure représentation des caractéristiques, améliorant ainsi les performances du modèle. Il peut être plus efficace que ResNet dans certaines situations. un VGG (pour « Visual Geometry Group » en anglais) connu pour son architecture simple et profonde, avec des couches de convolution de petite taille (3x3) et dont la simplicité facilite son entraînement et qui a montré de bonnes performances sur divers ensembles de données ; un EfficientNet qui propose un équilibre entre la profondeur du réseau, la largeur des couches, et la résolution des images en utilisant un facteur d'échelle, de sorte à être plus efficace en termes de ressources, offrant de bonnes performances avec un nombre de paramètres relativement faible. un module Inception (comme le GoogLeNet) qui utilise des modules d'inception qui combinent des convolutions de différentes tailles pour capturer des informations à différentes échelles, offrant une extraction efficace des caractéristiques à différentes résolutions, ce qui améliore la capacité du modèle à apprendre des motifs complexes. Dans un mode de réalisation, deux modèles de fondation identiques peuvent être utilisés en parallèle ou bien un réseau de neurone réseau siamois, composé de préférence par deux réseaux de neurones convolutifs identiques. Avantageusement, cela permettra par la suite de pouvoir traiter deux images en parallèle comme une image rétinienne de référence et une image rétinienne à authentifier. Dans un mode de réalisation, les vecteurs de caractéristiques générés par le modèle de fondation (et donc par le modèle affiné) ont une dimension supérieure ou égale à 5. Avoir des vecteurs de caractéristique de grande dimension a plusieurs avantages tels que : une représentation riche des données, le vecteur de caractéristiques peut en effet capturer une gamme plus large de variations et de détails dans les données d'entrée. Cela permet au modèle d'encapsuler des informations plus riches et complexes sur les caractéristiques des données. une meilleure sensibilité dans l’identification : en effet, dans le cas d’authentification ou d’identification d’un individu, le fait d’avoir des vecteurs de caractéristiques de grande dimension offre plus de liberté pour organiser les données de manière discriminative. une robustesse aux transformations et aux perturbations mineures des données. Cela peut aider à améliorer la généralisation du modèle aux données de test ou à des données de nature similaire mais légèrement différentes. une facilité d'adaptation, les vecteurs de caractéristiques de grande dimension peuvent être plus flexibles et adaptables à différentes tâches ou à différents jeux de données. Le modèle de fondation peut alors être plus facilement ajusté/affiné (appelé « fine-tuned » en anglais) pour des tâches spécifiques sans perdre de précision ou de représentativité. une capacité d'encodage complexe en permettant au modèle de capturer des motifs et des relations complexes entre les données, ce qui est essentiel pour des tâches telles que l’authentification ou l’identification d’un individu. Il est à noter que la dimension ne doit pas non plus être trop grande afin d’éviter le sur-apprentissage, un compromis est donc à trouver. Par exemple et de manière non limitative, le vecteur de caractéristiques peut résider dans un espace métrique d’une dimension égale à 127 ou 1024 ou encore 2048 comme il possible d’avoir avec un modèle de fondation ResNet50. Avantageusement, les vecteurs de caractéristiques générés peuvent être normalisés. L’espace métrique peut lui être, par exemple : un espace euclidien muni de la distance euclidienne, une hypersphère munie soit de la distance euclidienne soit de la longueur du plus petit arc ou une variété riemannienne munie d’un tenseur métrique pouvant être modélisé par un réseau de neurones. Dans un exemple, le modèle de fondation choisi est un ResNet50 v2 (i.e. de deuxième génération) projetant des images sur une hypersphère de dimension 1023 ou 511 munie d’une distance euclidienne classique. L’étape S20 est relative à la réception du premier ensemble d’images rétiniennes brutes E1. Tel qu’illustré sur la FIG. 3 , le premier ensemble d’images rétiniennes brutes E1 comprend une seule image rétinienne brute Im pour chaque sujet et donc une seule image par identité ID (chaque sujet ayant une identité par œil/rétine). Ces images rétiniennes brutes sont de préférence des images couleurs, par exemple, au format RVB (HxWx3, où H représente la hauteur de l’image en pixel, W la largeur de l’image en pixels et le 3 correspond aux 3 canaux Rouge, Vert, Bleu). Ces images rétiniennes brutes reçues peuvent également être en niveau de gris (HxWx1). Elles pourront dans ce cas-là être transformées artificiellement en image RBG en concaténant trois fois la même image lors d’un pré-traitement (cf. étape S25). Avantageusement, des bases de données publiques peuvent être utilisées telles que « Eyepacs, « Messidor », « DDR », « Aptos », « ODIR5K » et/ou « REFUGE », de sorte à avoir un volume suffisamment important d’images pour pré-entraîner le modèle de fondation, pour aller de quelques milliers d’images rétiniennes brutes à plus de 120 000. L’étape S30 est quant à elle relative à la réception du deuxième ensemble d’images rétiniennes brutes E2. Tel qu’illustré sur la FIG. 4 , le deuxième ensemble d’images rétiniennes brutes E2 comprend au moins deux images rétiniennes brutes Im d’un même œil pour chaque sujet, donc par identité ID. De la même manière qu’à l’étape S20, les images rétiniennes brutes peuvent être des images couleurs ou noir et blanc, et subir les mêmes pré-traitements (cf. étape S35). Avantageusement, des bases de données publiques peuvent être utilisées telles que « jichiDR » et/ou « yangxi », de sorte à avoir un volume suffisamment important d’images pour entraîner/affiner le modèle de fondation pré-entraîné (aussi appelé « fine-tuning » en anglais). Le nombre d’images de ce deuxième ensemble E2 peut, par exemple, varier de quelques milliers à une dizaine de milliers d’images rétiniennes brutes. L’étape S40 est relative à la génération des images rétiniennes sœurs du premier ensemble d’images E1. Le modèle de fondation nécessitant un très grand nombre d’images pour son pré-entraînement alors que le nombre d’images rétiniennes brutes disponibles est souvent limité, une solution avantageuse consiste à générer des images rétiniennes sœurs à partir des images du premiers ensemble E1 comme illustré sur la FIG. 3 . Ainsi, pour chaque image rétinienne brute du premier ensemble d’images E1, il est possible de créer au moins une image rétinienne sœur par l’application d’au moins un traitement d’image pris parmi : un changement de couleur, une déformation élastique, un changement de luminosité, une dégradation de l’image. Chaque image rétienne sœur est annotée avec l’identité du sujet dont l’image rétinienne brute est issue et peut également être annotée avec la liste des traitements d’image appliqués. Cela permettra pendant le pré-entraînement de définir des relations de similarité entre les images rétiniennes sœurs. Avantageusement, au moins deux, préférablement au moins une dizaine, d’images rétiniennes sœurs sont générées à partir de chaque image rétinienne brute, afin d’avoir un nombre conséquent d’images pour la première base de données d’entraînement B1. Description des différents traitements d’images applicables : Changement de couleur (étape T10) Avantageusement, le changement de couleur comprend au moins un parmi : une correspondance d’histogramme entre l’image rétinienne et une image rétinienne de référence choisie aléatoirement parmi un ensemble d'image rétiniennes de référence, une modification aléatoire des canaux de l'image rétinienne dans un espace de couleur (par exemple : l’espace « Rouge, Vert, Bleu » ou RGB, l’espace « Cyan, Magenta, Jaune » ou CMY qui peut être complété par une composante supplémentaire noire ou K, l’espace « Teinte, Saturation, Valeur » ou HSV, ou bien l’espace « Luminance, a, b » ou LAB), une conversion de l'image rétinienne en noir et blanc (i.e. en niveaux de gris). Dans le cas d’une mise en correspondance d'histogrammes entre les canaux d'une image et les canaux d'une image de référence (comme illustré sur la FIG. 7 ), une sélection d’une centaine d’images provenant de l'ensemble de données tel qu’Eyepacs, présentant une variété exotique de couleurs de la rétine du fond d'œil comme illustré sur la FIG. 6 , peut, par exemple être utilisée pour choisir aléatoirement des images de référence. La motivation globale des augmentations de couleur est d'éviter, pour des raisons éthiques, que le modèle utilise la pigmentation de la peau de la rétine comme caractéristique discriminante et se concentre plutôt sur les veines, les artères et la structure du réseau vasculaire. Un autre effet bénéfique de cette augmentation est la modification locale de la luminosité et de la saturation au sein des images, des biais potentiels pour le modèle lors de l'auto-apprentissage préalable non supervisé (étape S60). Une conversion en niveaux de gris peut également être appliquée après la mise en correspondance d'histogrammes, par exemple à 10% des images, pour une meilleure généralisation du modèle aux images en niveaux de gris. Déformation élastique (étape T20) Avantageusement, la déformation élastique est obtenue par l’application d’un champ de déplacement prédéfini choisi aléatoirement parmi un ensemble de champs de déplacement prédéfinis. Préférablement, la déformation élastique est de type difféomorphique afin de simuler de petits changements dans la structure du réseau vasculaire qui peuvent survenir en raison des paramètres matériels, des champs d'acquisition, des maladies, des traitements ou simplement du vieillissement. Cette augmentation est particulièrement intéressante car elle améliore la robustesse du modèle de fondation pré-entraîné face aux distorsions de la signature biométrique. Pour cela, le problème de déformation peut-être formulé comme une équation différentielle ordinaire (appelée « ordinary differential equation » ou ODE en anglais) paramétrée par un champ de vitesse stationnaire (appelé « stationary Velocity Field » ou SVF en anglais): [Equation 1] Le champ de déformation ϕ, déformant l'image, est obtenu en intégrant l'équation différentielle ordinaire : [Equation 2] À condition que le champ de vitesse stationnaire v soit continûment différentiable une fois dans le domaine de l'image, le champ de déformation est difféomorphique, une propriété préservant la cohérence des structures à l'intérieur de l'image rétinienne car il ne générera pas de transformations brutales ou physiquement impossibles telles que des déchirures, des chevauchements ou des mélanges. De plus, la nature du champ de déformation est contrôlée par la forme du champ de vitesse stationnaire qui, par exemple, peut être échantillonné parmi 8 modèles prédéfinis de champ de vitesse stationnaire avec des échelles aléatoires, comme illustré sur la FIG. 8 , ainsi qu’un exemple de résultat correspondant sur la FIG. 9 . Changement de luminosité (étape T30) Le changement de luminosité a pour but de simuler les effets sur les images rétiniennes des variations d'éclairement induites par des environnements ou des équipements ayant une mauvais éclairage, des individus qui bougent lors de l’acquisition de l’image rétinienne ou des pupilles pas assez dilatées, comme illustré sur la FIG. 10 . Par exemple, ce changement de luminosité peut être basé sur un modèle de traitement d’image logarithmique (appelé « Logarithmic Image Processing » en anglais), adapté aux images acquises en lumière transmise, qui consiste à multiplier/additionner de manière logarithmique l'image avec une carte d'éclairement échantillonnée parmi 3 modèles prédéfinis avec des paramètres aléatoires. La FIG. 11 et la FIG. 11 représentent deux exemples de cartes d'éclairement modélisant les variations d'éclairement. La première carte ( FIG. 11 ), sur laquelle est appliquée une rotation aléatoire, donne une dérive d'éclairement lorsqu'elle est multipliée de manière logarithmique avec chaque canal d'une image tandis que l'autre carte ( FIG. 11 ), avec un point gaussien positionné de manière aléatoire, donne un point d'assombrissement après ajout logarithmique à chaque canal. La FIG. 12 donne un exemple d’images rétiniennes sœurs obtenues via différents changements de luminosité appliqués à une même image rétinienne originale située en haut à gauche (NB : l’image rétinienne originale pouvant être une image rétinienne brute ou ayant déjà subi des traitements d’images et/ou des pré-traitements d’image). Dégradation de l’image (étape T40) La dégradation de l’image regroupe les modifications dégradant la qualité des acquisitions, telles que le bruit, le flou ou la désaturation. Par exemple, il est possible d’ajouter un bruit aléatoire au niveau des pixels, échantillonné uniformément entre [-1, 1] et mis à l'échelle sur 10 % de la valeur maximale (ici 255). Pour l’ajout de flou, il est possible d’appliquer un simple filtre moyen à l'image de la valeur maximale (ici 255). Quant à la désaturation, elle peut être réalisée en multipliant le canal de saturation de l'image dans l'espace colorimétrique Teinte, Saturation, Luminosité (appelé « Hue, Saturation, Lightness » ou HSL en anglais) par un halo de désaturation prédéfini avec une échelle aléatoire. Un exemple d’images sœurs obtenues avec les différentes dégradations cités appliquées sur une image rétinienne originale (image du haut) est représenté FIG. 13 (NB : l’image rétinienne originale pouvant être une image rétinienne brute ou ayant déjà subi des traitements d’images et/ou des pré-traitements d’image). Translation (étape T50) Avantageusement, une translation peut également être appliquée sur les images sœurs. Cela permet d’éliminer une partie des biais causés par la position relative du disque optique (aussi appelé nerf optique) ou le champ d’acquisition de l’image initiale. Comme illustré sur la FIG. 14 , cette translation consiste à translater le disque optique horizontalement (Δx) et/ou verticalement (Δy) dans l’image comme, par exemple, (Δx, Δy) ∈ [-αODx, α(S - ODx)] × [-αODy, α(S - ODy)] où 0 ≤ α ≤ 1 serait un facteur contrôlant l'étendue de la translation le long de l'axe de l'image. Il est à noter que c’est grâce à l’application de ces différents traitements d’image, qu’il a été possible d’agréger différentes bases de données publiques d’images de la rétine pour en faire des bases de données d’entraînement suffisamment conséquentes pour pré-entraîner et entraîner les différents modèles utilisés, cela en réussissant à augmenter de manière vraisemblable les images rétiniennes brutes notamment en matière de couleur, d’illumination et de géométrie rétinienne. Ordre d’application des différents traitements d’image Si une image sœur est générée en appliquant plus d’un des traitements d’image précédemment décrits, l’ordre d’application peut être n’importe lequel. Dans un mode de réalisation, l’ordre défini dans la FIG. 5 est suivi. Il a été observé que l’implémentation de cet ordre dans l’implémentation des traitements permet d’améliorer ultérieurement les performances lors des différents entraînements du modèle de fondation. En particulier, il est particulièrement avantageux d’appliquer le changement de colorimétrie avant le changement de luminosité. Comme énoncé précédemment, le procédé d’obtention d’un modèle affiné comprend entre autres l’étape S50 relative à la génération de la première base de données d’entraînement B1. Cette étape consiste à constituer la première base de données d’entraînement B1 de sorte à comprendre les images du premier ensemble d’images E1 plus les images sœurs précédemment générées à partir de ce premier ensemble d’images E1. Lors de l’étape S60, le pré-entraînement du modèle de fondation sur la première base de données B1 est réalisé de manière auto-supervisée en définissant des relations de similarité entre les images rétiniennes sœurs. Lors de ce pré-entraînement auto-supervisé, le modèle de fondation crée des tâches d'apprentissage supervisé à partir des données disponibles dans la première base de données d’entraînement B1, puis apprend à les résoudre. Dans un mode de réalisation, ce pré-entraînement est réalisé en définissant également des relations de dissimilarité entre les images rétiniennes non-sœurs. Le modèle de fondation, qui dans un exemple est un réseau de neurones, peut être entraîné avec un algorithme d'optimisation de type descente de gradient stochastique (« Stochastic Gradient Descent » en anglais) ou l’algorithme de type « Adam Solver ». Ce pré-entraînement est réalisé de manière à minimiser une fonction de coût (appelée « loss function » en anglais) qui peut être : une fonction de coût non-contrastive (i.e., définissant des relations de similarité entre les images rétiniennes sœurs), telle que : la “Barlow twins loss” qui encourage la similarité des représentations de deux images d'une même identité (i.e., deux images sœurs) tout en décourageant la redondance en utilisant une matrice de corrélation pour atteindre cet objectif ; la « VICReg loss » qui optimise la variabilité intra-classe tout en maintenant la corrélation entre les images, qui utilise une régularisation basée sur la variance ; la « BYOL loss” (pour « Build Your Own Latent » en anglais) avec une architecture asymétrique qui maximise la corrélation entre deux encodeurs tout en utilisant une architecture asymétrique ; ou une fonction de coût contrastive utilisant des échantillons d’images positifs et négatifs (i.e., définissant également des relations de similarité entre les images rétiniennes sœurs et dissimilarité entre les images rétiniennes non-sœurs), telle que : la fonction de coût par triplet (appelé « Triplet loss function » en anglais) qui minimise la distance entre une image d'ancrage et une image positive tout en maximisant la distance avec une image négative ; la « InfoNCE loss » (pour « Noise Contrastive Estimation » en anglais) qui mesure la similarité entre une paire d'échantillons en maximisant le ratio de la probabilité d'une paire positive par rapport à la somme des probabilités des paires positives et négatives ; la « NT-Xent loss » (pour « Normalized Temperature-Scaled Cross-Entropy Loss » en anglais) qui étend le principe de l’estimation de bruit contrastive (appelée « Noise-Contrastive Estimation » ou NCE en anglais) utilisé pour mesurer la probabilité qu'une paire d'échantillons provienne de la même distribution, en normalisant les scores par une température. la « m-repulse-only loss » qui est utilisée dans le contexte de triplet loss, et introduit une composante de répulsion visant à augmenter la séparation entre les échantillons négatifs. Le concept de la « triplet loss » est basé sur l'idée de triplets d'exemples, qui se composent de trois échantillons : une ancre (« anchor » en anglais), un exemple positif (« positive » en anglais), et un exemple négatif (« negative » en anglais). L'objectif est d'apprendre des représentations de telle sorte que la distance entre l'ancre et l'exemple positif soit minimisée, tandis que la distance entre l'ancre et l'exemple négatif soit maximisée, avec une marge définie. Pour illustrer cette idée de triple, l’ancre pourrait être une image rétinienne brute associée à une identité, l’exemple positif serait une image sœur issue de cette même image rétinienne brute et l’exemple négatif serait une image brute ou sœur issue d’une autre identité. Dans un exemple, la formule utilisée pour cette « triplet loss » est la suivante : [Equation 3] où f W est un réseau neuronal entraîné avec une descente stochastique de gradient, x a est l'ancre, x p est l’exemple positif et est échantillonné à partir de la même identité que l'ancre et x n est l’exemple négatif et est échantillonné à partir d'une identité différente de celle de l'ancre. Comme illustré sur la FIG. 15 , la stratégie d'extraction de triplets en direct consiste à sélectionner dans des mini-lots le triplet le plus difficile (appelé « hard triplet » en anglais) pour chaque ancre en les atténuant avec des triplets semi-difficiles (appelés « semi-hard triplets » en anglais) sélectionnés aléatoirement, les triplets les plus difficiles vérifiant l’équation suivante : [Equation 4] pour une convergence plus rapide, une meilleure pénalisation et un en même temps pour éviter les mauvais minima locaux des premiers stades. Dans un mode de réalisation, le pré-entraînement peut se faire uniquement à partir de paires d’images sœurs ayant reçu au moins un traitement d’image, de sorte que : [Equation 5] dans lequel et sont des ensemble d’images retiniennes associées aux sujet et , et représente l’ensembe de toutes les augmentations possibles. Concernant l’étape S70 relative à la génération des images rétiniennes sœurs du deuxième ensemble d’images, de la même manière que dans l’étape S40 et pour chaque image rétinienne brute du deuxième ensemble d’images E2, il est possible de créer au moins une image rétinienne sœur par l’application d’au moins un traitement d’image pris parmi : un changement de couleur, une déformation élastique, un changement de luminosité, une dégradation de l’image, tels que décrits précédemment. Seule l’application de la translation d’image n’est pas recommandée pour générer les images sœurs qui serviront à la génération de la deuxième base de données car cela dégrade les performances du modèle affiné au lieu de les améliorer comme c’était le cas lors du pré-entraînement du modèle de fondation. Dans un mode de réalisation, chaque image rétinienne sœur est annotée avec l’identité du sujet dont l’image rétinienne brute est issue et peut également être annotée avec la liste des traitements d’image appliqués. Cela permet de choisir pendant l’entraînement/affinage les ensemble d’images sœurs et cousines. Avantageusement, au moins une dizaine d’images rétiniennes sœurs sont générées à partir de chaque image rétinienne brute, afin d’avoir un nombre conséquent d’images pour la deuxième base de données d’entraînement B2. L’étape S80 consiste à constituer la deuxième base de données d’entraînement B2 comprenant les images rétiniennes brutes dudit deuxième ensemble et les images sœurs précédemment générées à partir du deuxième ensemble d’images E2. De cette manière la deuxième base de données d’entraînement B2 comprend, pour chaque identité : les au moins deux images rétiniennes brutes ; au moins une images sœurs pour chacune des au moins deux images rétiniennes brutes, de sorte à avoir au moins une paire d'images rétiniennes non-sœurs partageant une identité (i.e., au moins un pair d’images cousines). La FIG. 3 et la FIG. 4 illustrent les différentes relations qu’il peut y avoir entre les images rétiniennes. Comme défini précédemment, les images formées à partir d’une même image rétinienne brute sont appelées images rétiniennes sœurs. L’image rétinienne brute d’origine peut également être considérée comme étant une image rétinienne sœur des autres images rétiniennes sœurs générées à partir de celle-ci, la seule différence étant qu’elle n’a pas subi de traitement d’image, si ce n’est éventuellement les pré-traitements d’images (cf. étapes S25 et S35). Deux images rétiniennes sont définies comme étant cousines lorsque ces images ont été générées à partir de deux images rétiniennes brutes issues d’une même identité. De la même manière, deux images rétiniennes brutes partageant la même identité (i.e. issue du même œil d’un même sujet ou individu) sont dites cousines. Lors de l’étape S90, l’obtention du modèle affiné se fait grâce à l’entraînement du modèle de fondation pré-entraîné sur la deuxième base de données B2, cela de manière supervisée et en définissant des relations de similarités entre les images rétiniennes cousines. Cette opération est appelée affinage (« fine-tuning » en anglais). Avantageusement, seule une partie du modèle de fondation pré-entraîné peut être entraînée / affinée, cela peut par exemple être une couche de neurones particulière ou bien un bloc à part. Le modèle de fondation pré-entraîné, qui dans un exemple est un réseau de neurones, peut être entraînée / affinée avec un algorithme d'optimisation de type descente de gradient stochastique (« Stochastic Gradient Descent » en anglais) ou l’algorithme de type « Adam Solver ». Dans un mode de réalisation, l’entraînement est réalisé en définissant également des relations de dissimilarité entre les images rétiniennes non-cousines et non-sœurs. Dans un mode de réalisation, pendant le pré-entraînement et l’affinage, le modèle (i.e., modèle de fondation et model de fondation pré-entraîné) est pénalisé avec la même fonction de coût. Notamment, les mêmes fonctions de coût citées précédemment pour le pré-entraînement peuvent être utilisées. Dans un mode de réalisation dans lequel la fonction du coût est une « triplet loss », l’entraînement peut se faire uniquement à partir de paires d’images cousines ayant reçu au moins un traitement d’image, de sorte que : [Equation 6] Cela permet alors de garder les paires d’images rétiniennes brutes (i.e., non-augmentées) issue de la deuxième base de données (au lieu d’avoir besoin d’un troisième ensemble d’images rétiniennes brutes issues d’un groupe d’individus, chaque individu étant identifié par au moins deux images rétiniennes brutes acquises sur un même œil et donc ayant une même identité) pour valider le modèle affiné (cf. étapes S100 et S110). L’étape S120 consiste à fournir le modèle affiné (ou les paramètres d’entraînement du modèle affiné) qui pourra être utilisé par la suite pour authentifier ou identifier un individu à partir d’au moins une image rétinienne acquise sur un de ses yeux. Notamment, le modèle affiné (ou l’ensemble de ses paramètres d’entraînement) peut être stocké dans une base de données. Le modèle affiné ainsi obtenu qui, grâce à l’intelligence artificielle pour chaque image rétinienne reçue, génère au moins un vecteur de caractéristiques associé permet de ne pas avoir à passer par des étapes d’extraction, de type segmentation, ou de reconnaissance de caractéristiques particulière de l'image tel que le réseau vasculaire. Avantageusement, le procédé pour obtenir un modèle affiné peut comprendre des étapes supplémentaires optionnelles, telles que le pré-traitement des images rétiniennes brutes reçues S25 et S35, la validation du modèle affiné S110 grâce à la réception d’une base de données de validation. Les étapes S25 et S35 de pré-traitement des images rétiniennes brutes reçues ont pour but de formater les images rétiniennes brutes dans un format particulier de sorte à faciliter leur traitement et analyse par la suite. Pour cela, au moins un pré-traitement d’image peut être appliqué parmi : un changement d’espace colorimétrique, un redimensionnement, un recadrage, un filtrage. La FIG. 16 , la FIG. 16 , la FIG. 16 et la FIG. 16 illustrent un exemple de pré-traitement d’image applicable où un carré conscrit à la rétine est calculé afin d’enlever le plus possible de fond noir inutile d’une acquisition et normaliser la résolution de l’image en la restreignant uniquement à la rétine. La FIG. 16 représente l’image rétinienne brute originale de dimension 1944x2592, et la FIG. 16 représente l’image restreinte au carré conscrit à la rétine de dimension 640x640. Deux options sont ensuite possibles : soit l’image est directement redimensionnée sur une résolution de travail (par exemple HxW=224x224 ou HxW=640x640) ; soit elle est d’abord redimensionnée sur une résolution intermédiaire (par exemple 640x640), la position du disque optique est déterminée par un algorithme de prétraitement (pouvant impliquer un deuxième réseau de neurones), puis l’image est redimensionnée sur une résolution de travail et un rognage (appelé « crop » en anglais) en forme de « lune »(ou disque) centré sur la position du disque optique lui est appliqué pour ne garder que les parties de l’image riches en réseaux vasculaires. La FIG. 16 représente l’image rétinienne restreinte au carré conscrit à la rétine qui a été redimensionnée à une dimension 224x22.4, la FIG. 16 représente l’image avec un « rognage en forme de lune » de dimension 224x140. Les étapes S100 et S110 de validation des paramètres du modèle affiné pour évaluer la capacité de généralisation du modèle pendant le processus d'entraînement, consistent en la réception une base de validation comprenant un troisième ensemble d’images rétiennes brutes issues d’un groupe d’individus, chaque individu étant identifié par au moins deux images rétiniennes brutes acquises sur un même œil et donc ayant une même identité et qui correspond à l’étape S100. Puis, l’étape S110 de validation est effectuée sur cette base de validation. Avantageusement la base de validation peut être incluse dans la deuxième base de données d’entraînement, de telle sorte que l’équation 6 devient : [Equation 7] Le procédé précédemment décrit peut avantageusement être implémenté dans un dispositif pour obtenir un modèle affiné comprenant : au moins une entrée configurée pour réaliser les étapes de réception S10, S20 et S30, ainsi que l’étape optionnelle S100 ; au moins un processeur configurée pour réaliser les étapes S40 à S90, ainsi que les étapes optionnelles S25, S35 et S110 ; au moins une sortie configurée pour réaliser l’étape S120. La FIG. 2 illustre un mode de réalisation du dispositif pour obtenir un modèle affiné 200. Dans ce mode de réalisation le dispositif 200 comprend une interface d'entrée 203 pour la réception de données d'entrée et une interface de sortie 204 pour fournir des données de sortie. Des exemples de données d’entrée peuvent être le modèle de fondation et les différents ensembles d’images rétiniennes brutes. Des exemples de données de sortie peuvent être le modèle affiné (avec ou sans ses paramètres d’entraînement), les images sœurs générées à partir des ensembles d’images rétiniennes brutes ou encore la première B1 et la deuxième B2 bases de données d’entraînement générées. Le dispositif 200 peut également comprendre une mémoire 201 pour stocker des instructions de programme chargeables dans le processeur 202 telles que l’exécution des différentes étapes du procédé précédemment décrit et illustré sur la FIG. 1 . La mémoire 201 peut également stocker des données et des informations utiles pour réaliser les étapes du procédé telles que décrites ci-dessus. Le processeur 202 peut être par exemple : un processeur ou une unité de traitement apte à interpréter des instructions dans un langage informatique, le processeur ou l'unité de traitement pouvant comprendre, être associé ou être rattaché à une mémoire comprenant les instructions, ou l'association d'un processeur/unité de traitement et d'une mémoire, le processeur ou l'unité de traitement apte à interpréter des instructions dans un langage informatique, la mémoire comprenant lesdites instructions, ou une carte électronique dans laquelle les étapes de l'invention sont décrites au sein du silicium, ou une puce électronique programmable telle qu'une puce FPGA (pour « Field-Programmable Gate Array »). Pour faciliter l'interaction avec le dispositif 200, un écran 205 et un clavier 206 peuvent être prévus et connectés au processeur/circuit informatique 202. DISPOSITIF ET PROCEDE D’AUTHENTIFICATION D’UN INDIVIDU Selon un autre aspect, la présente divulgation concerne un dispositif et un procédé d’authentification pour permettre l’authentification d’un individu à partir d’au moins une image rétinienne acquise sur au moins un œil dudit individu et d’un modèle affiné obtenu grâce au dispositif ou au procédé précédemment décrit. Comme illustré sur la FIG. 17 , le procédé d’authentification comprend les étapes principales suivantes : étape S200 : recevoir au moins une image rétinienne à authentifier acquise sur l’individu ; étape S210 : recevoir le modèle affiné configuré pour, à partir d’une image rétinienne reçue, générer au moins un vecteur de caractéristiques associé à l’image rétinienne reçue ; étape S220 : générer, à l’aide du modèle affiné, au moins un vecteur de caractéristiques à partir de l’au moins une image rétinienne à authentifier ; étape S230 : calculer au moins un score de similarité estimé entre au moins un vecteur de référence associé à l’individu et l’au moins un vecteur de caractéristiques relatif à l’image rétinienne à authentifier ; étape S240 :authentifier l’au moins une image rétinienne à authentifier comme appartenant à l’individu à partir d’une condition d’authentification basée sur ledit au moins un score de similarité ; étape S250 : fournir au moins un parmi : l’au moins score de similarité calculé, un résultat relatif à l’authentification de l’au moins une image rétinienne à authentifier, une commande relative à une action à effectuer. Dans l’étape S200 de réception de l’image rétinienne à authentifier, au moins un pré-traitement d’image (comme ceux précédemment définis) peut être appliqué à l’au moins une image rétinienne à authentifier avant de générer l’au moins un vecteur de caractéristiques associé. Un message d’erreur peut en outre être généré et fourni si la qualité de l’image rétinienne reçue ne respecte pas certains critères prédéfinis comme, par exemple : la netteté, le contraste, une surface suffisante de la rétine, la présence d’une certaine zone de la rétine… Dans le cadre d’une simple authentification, une seule image rétinienne d’un des deux yeux de l’individu peut être utilisée. Afin de renforcer la sécurité, une double authentification peut être effectuée à partir d’au moins une image rétinienne de chaque œil de l’individu à authentifier. L’étape S210 consiste à recevoir le modèle affiné précédemment généré à l’aide du procédé ou du dispositif selon l’un quelconque des modes de réalisation précédemment décrits, par exemple à partir de la base de données dans lequel il a été préalablement stocké. Dans l’étape S220, un vecteur de caractéristiques est généré par le modèle affiné et, comme décrit précédemment, le vecteur de caractéristiques peut avoir une dimension supérieure ou égale à 5. Dans l’étape S230, le calcul de l’au moins un score de similarité estimé entre au moins un vecteur de référence associé à l’individu (qui peut être stocké dans une mémoire ou un support fixe ou mobile, telle qu’une clé USB, compris ou non dans le dispositif d’authentification, par exemple) et l’au moins un vecteur de caractéristiques relatif à l’image rétinienne à authentifier, peut se faire de deux manières différentes : à partir de la fonction de coût contrastive associée au modèle affiné ; à partir d’au moins une distance calculée entre l’au moins un vecteur de référence associé à l’individu et l’au moins un vecteur d’authentification relatif à l’image rétinienne à authentifier, préférablement cette au moins une distance est une distance euclidienne comme précédemment décrit. Dans un mode de réalisation, lors de l’étape S240 relative à l’authentification de l’individu, la condition d’authentification comprend la comparaison de l’au moins un score de similarités précédemment calculé avec au moins un seuil prédéfini. Cet au moins un seuil prédéfini peut être calculé suite à l’application d’une méthode de validation croisée effectuée sur le modèle affiné à l’aide d’une base de validation comprenant un troisième ensemble d’images rétiennes brutes d’un groupe d’individus, chaque individu étant identifié par au moins deux images rétiniennes brutes d’une même identité. Ainsi, lorsque le seuil prédéfini est atteint, cela signifie que l’image rétinienne à authentifier appartient bien à l’individu auquel est associé l’au moins un vecteur de référence. Une double authentification est également possible, pour cela il faut juste disposer d’une image rétinienne à authentifier et préalablement acquise sur le deuxième œil de l’individu ainsi qu’au moins un deuxième vecteur de référence associé à ce deuxième œil. Comme précédemment décrit, la base de validation peut être avantageusement être incluse dans la deuxième base de données d’entraînement. Lors de l’étape S250 relative à la fourniture d’une sortie et selon les besoins de l’individu ou du système sur lequel l’individu souhaite être authentifié (par exemple : un smartphone ou tout autre objet nécessitant une sorte de clé d’entrée, une application/un compte/une action sécurisés comme l’accès à une boîte mail, un compte bancaire ou la validation d’un achat en ligne), il peut être intéressant de fournir l’au moins score de similarité calculé, le résultat relatif à l’authentification de l’au moins une image rétinienne à authentifier, ou encore une commande particulière pour pouvoir effectuer une action comme celles citées en exemple. Avantageusement, le procédé d’authentification peut comprendre des étapes optionnelles telles que : la réception d’un autre modèle affiné identique au premier reçu de sorte à fonctionner comme un réseau siamois comme précédemment évoqué : la réception d’au moins une image rétinienne de référence de l’individu préalablement acquise ; l’application d’au moins un pré-traitement d’image sur l’au moins une image rétinienne de référence reçue ; la génération, à l’aide du modèle affiné, d’au moins un vecteur de référence associé à l’individu à partir de l’au moins une image rétinienne de référence pré-traitée ou non. Le procédé d’authentification précédemment décrit peut avantageusement être implémenté dans un dispositif d’authentification comprenant : au moins une entrée configurée pour réaliser les étapes de réception S200 et S210, ainsi que l’étape optionnelle de réception d’une image de référence ; au moins un processeur configurée pour réaliser les étapes S220 à S240 ainsi que les étapes optionnelles de pré-traitement des images rétiniennes reçues (celles à authentifier et/ou celles de référence) et de génération de l’au moins un vecteur de référence ; au moins une sortie configurée pour réaliser l’étape S250. De la même manière que précédemment décrit, la FIG. 2 illustre un mode de réalisation du dispositif pour obtenir un modèle affiné 200. Avantageusement, la mémoire 201 peut également être configurée pour stocker, entre autres, l’au moins un vecteur de référence associé à l’individu à authentifier. Avantageusement, le dispositif d’authentification peut également comprendre au moins un appareil d’acquisition configuré pour acquérir des images rétiniennes brutes des individus à authentifier. L’au moins un appareil d’acquisition est choisi parmi : une caméra rétinienne non mydriatiques, une caméra rétinienne mydriatique, un ophtalmoscope numérique, un tomographe à cohérence optique (appelé « Optical Coherence Tomography » ou OCT en anglais), un angiographe rétinien, un adaptateur pour smartphone ou encore un appareil de télémédecine. DISPOSITIF ET PROCEDE D’AUTHENTIFICATION D’UN INDIVIDU Selon un autre aspect, la présente divulgation concerne un dispositif et un procédé d’identification pour permettre l’identification d’un individu à partir d’au moins une image rétinienne acquises sur au moins un œil dudit individu et d’un modèle affiné obtenu grâce au dispositif ou au procédé précédemment décrit. Comme illustré sur la FIG. 18 , le procédé d’identification comprend les étapes principales suivantes : étape S300 : recevoir au moins une image rétinienne acquise sur l’individu à identifier ; étape S310 : recevoir le modèle affiné configuré pour, à partir d’une image rétinienne reçue, générer au moins un vecteur de caractéristiques associé à l’image rétinienne reçue ; étape S320 : générer, à l’aide du modèle affiné, au moins un vecteur de caractéristiques à partir de l’au moins une image rétinienne reçue ; étape S330 : calculer au moins un score de similarité estimé entre un ensemble de vecteurs de référence associé à un ensemble d’individus dont l’identité est connue et ledit au moins un vecteur de caractéristiques relatif à l’image rétinienne reçue ; étape S340 : déterminer l’identité dudit individu parmi l’ensemble d’individus dont l’identité est connue, à partir d’une condition basée sur ledit au moins un score de similarité ; étape S350 : fournir au moins un parmi : ledit au moins score de similarité calculé, un résultat relatif à l’identité dudit individu associé à ladite au moins une image rétinienne reçue, une commande relative à une action à effectuer. Les étapes S300 à S320, S340 et S350 sont respectivement similaires aux étapes S200 à 220, S240 et S250 précédemment décrites. Lors de l’étape S330 relative au calcul d’au moins un score de similarité et de la même manière que pour l’étape S230, ce calcul de l’au moins un score de similarité estimé entre l’ensemble de vecteurs de référence et l’au moins un vecteur de caractéristiques relatif à l’image rétinienne de l’individu à identifier, peut se faire de deux manières différentes : à partir de la fonction de coût contrastive associée au modèle affiné ; à partir d’au moins une distance calculée entre chaque vecteur de l’ensemble de vecteurs de référence et l’au moins un vecteur d’authentification relatif à l’image rétinienne à authentifier, préférablement cette au moins une distance est une distance euclidienne comme précédemment décrit. Avantageusement, le procédé d’authentification peut comprendre des étapes optionnelles telles que : la réception d’un ensemble d’images rétiniennes de référence préalablement acquises et associées à l’ensemble d’individu dont l’identité est connue ; l’application d’au moins un pré-traitement d’image au moins une des images rétiniennes de référence reçues ; la génération, à l’aide du modèle affiné, de l’ensemble des vecteurs de référence à partir de l’ensemble des images de référence prétraitées ou non. Le procédé d’identification précédemment décrit peut avantageusement être implémenté dans un dispositif d’identification comprenant : au moins une entrée configurée pour réaliser les étapes de réception S300 et S310, ainsi que l’étape optionnelle de réception de l’ensemble des images de référence ; au moins un processeur configurée pour réaliser les étapes S320 à S340 ainsi que les étapes optionnelles de pré-traitement des images rétiniennes reçues (celles des individus à identifier et/ou celles de référence) et de génération de l’ensemble des vecteurs de référence ; au moins une sortie configurée pour réaliser l’étape S350. De la même manière que précédemment décrit, la FIG. 2 illustre un mode de réalisation du dispositif d’identification d’un individu 200. Avantageusement, la mémoire 201 peut également être configurée pour stocker, entre autres, l’ensemble de vecteurs de référence. Avantageusement, le dispositif d’identification peut également comprendre au moins un appareil d’acquisition configuré pour acquérir des images rétiniennes brutes des individus à identifier. PRODUIT DE PROGRAMME ORDINATEUR La présente divulgation concerne également un produit de programme ordinateur destiné à fournir la séquence optimale d'actions provoquant l'évolution d'un système ou dispositif complexe d'un état initial à un état final, le produit de programme ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, amènent l'ordinateur à exécuter automatiquement les étapes du procédé pour obtenir un modèle affiné, les étapes du procédé d’authentification d’un individu et/ou les étapes du procédé d’identification d’un individu, selon l'un des modes de réalisation décrits ci-dessus. Le produit programme d'ordinateur permettant d'exécuter les différents procédés décrits ci-dessus peut être écrit sous forme de programmes d'ordinateur, de segments de code, d'instructions ou de toute combinaison de ceux-ci, pour instruire ou configurer individuellement ou collectivement le processeur ou l'ordinateur afin qu'il fonctionne comme une machine ou un ordinateur à usage spécifique pour effectuer les opérations réalisées par les composants matériels. Dans un exemple, le programme informatique comprend un code machine directement exécuté par un processeur ou un ordinateur, tel qu'un code machine produit par un compilateur. Dans un autre exemple, le produit programme d'ordinateur comprend un code de niveau supérieur qui est exécuté par un processeur ou un ordinateur à l'aide d'un interpréteur. Les programmeurs ayant des compétences ordinaires dans l'art peuvent facilement écrire les instructions ou les logiciels basés sur les schémas fonctionnels et les organigrammes illustrés dans les dessins et les descriptions correspondantes dans la spécification, qui divulguent des algorithmes pour effectuer les opérations de la méthode telle que décrite ci-dessus. SUPPORT DE STOCKAGE LISIBLE PAR ORDINATEUR La présente divulgation concerne également un support de stockage lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, amènent l'ordinateur à effectuer les étapes du procédé pour obtenir un modèle affiné, les étapes du procédé d’authentification d’un individu et/ou les étapes du procédé d’identification d’un individu, selon l'un des modes de réalisation. Selon un mode de réalisation, le support de stockage lisible par ordinateur est un support de stockage lisible par ordinateur non transitoire. Les programmes informatiques mettant en œuvre les différents procédés décrits dans les présents modes de réalisation peuvent généralement être distribués aux utilisateurs sur un support de stockage lisible par ordinateur, tel qu'une carte SD, un dispositif de stockage externe, une puce électronique, un dispositif de mémoire flash, un disque dur portable et des sites web de logiciels, sans toutefois s'y limiter. À partir du support de distribution, les programmes informatiques peuvent être copiés sur un disque dur ou un support de stockage intermédiaire similaire. Les programmes informatiques peuvent être exécutés en chargeant les instructions informatiques, soit à partir de leur support de distribution, soit à partir de leur support de stockage intermédiaire, dans la mémoire d'exécution de l'ordinateur, en configurant l'ordinateur pour qu'il agisse conformément à la méthode de la présente divulgation. Toutes ces opérations sont bien connues des personnes compétentes en matière de systèmes informatiques. Les instructions ou le logiciel destinés à commander un processeur ou un ordinateur pour mettre en œuvre les composants matériels et exécuter les méthodes décrites ci-dessus, ainsi que toutes les données, fichiers de données et structures de données associés, sont enregistrés, stockés ou fixés dans ou sur un ou plusieurs supports de stockage non transitoires lisibles par un ordinateur. Parmi les exemples de supports de stockage non transitoires lisibles par un ordinateur figurent la mémoire morte (ROM), la mémoire vive (RAM), la mémoire flash, les CD- ROM, les CD- R, les CD+ R, les CD- RW, les CD+ RW, les DVD- ROM, les DVD- R, les DVD+ R, les DVD+ R, les DVD+ R, les DVD+ R, les DVD+ R, les DVD+ R, les DVD+ R, les DVD+ R, les DVD+ R, etc, DVD- Rs, DVD+ Rs, DVD- RWs, DVD+ RWs, DVD- RAMs, BD- ROMs, BD- Rs, BD- R LTHs, BD- Res, bandes magnétiques, disquettes, dispositifs de stockage de données magnéto-optiques, dispositifs de stockage de données optiques, disques durs, disques à semi-conducteurs, et tout dispositif connu d'un homme de l'art capable de stocker les instructions ou le logiciel et toutes les données, fichiers de données et structures de données associés de manière non transitoire et de fournir les instructions ou le logiciel et toutes les données, fichiers de données et structures de données associés à un processeur ou à un ordinateur afin que le processeur ou l'ordinateur puisse exécuter les instructions. Dans un exemple, les instructions ou logiciels et toutes les données, fichiers de données et structures de données associés sont distribués sur des systèmes informatiques couplés en réseau, de sorte que les instructions et logiciels et toutes les données, fichiers de données et structures de données associés sont stockés, accessibles et exécutés de manière distribuée par le processeur ou l'ordinateur. La présente invention se comprendra mieux à la lecture de l’exemple suivant qui illustre non-limitativement l’invention. Bases de données utilisées Pour cette exemple, les bases de données publiques suivantes ont été utilisées Jeu de données publiques Nombre d’identités Nombres d'image Nombres d’images par identité (moyenne, [min, max]) Eyepacs 88702 88702 1.0 ; [ 1, 1 ] messidor2 1748 1748 1.0 ; [ 1, 1 ] DDR 13 673 13 673 1.0 ; [ 1, 1 ] Aptos 5590 5590 1.0 ; [ 1, 1 ] ORDIR5K 8000 8000 1.0 ; [ 1, 1 ] REFUGE 2400 2400 1.0 ; [ 1, 1 ] jichiDR 2391 6946 2.9 ; [ 2, 13 ] Yangxi 5561 11 122 2.0 ; [ 2, 2 ] JSIEC1000 35 72 2.1 ; [ 2, 4 ] AiScreeningsPublic 124 391 3.2 ; [ 2, 8 ] CATARACT 71 144 2.0 ; [ 2, 4 ] Diaretdb 7 14 2.0 ; [ 2, 2 ] DR12 260 612 2.4 ; [ 2, 10 ] Eophta 140 283 2.0 ; [ 2, 3 ] FIRE 39 119 3.1 ; [ 2, 9 ] G1020 67 154 2.3 ; [ 2, 4 ] IDRiD 7 14 2.0 ; [ 2, 2 ] longDRscreening 140 552 3.9 ; [ 3, 5 ] ORIGA 4 8 2.0 ; [ 2, 2 ] RIDB 20 100 5.0 ; [ 5, 5 ] ROC 1 2 2.0 ; [ 2, 2 ] Afin de constituer les différents ensembles d’images rétiniennes brutes E1, E2 et E3 nécessaires à la mise en œuvre du procédé pour obtenir un modèle affiné, certaines de ces bases de données ont été agrégées comme suit : Augmentation des images / génération des images sœurs Afin d'augmenter de manière artificielle le nombre d’image pour générer la première B1 et la deuxième B2 bases de données d’entraînement afin de pré-entraîner le modèle de fondation puis de l’entraîner/l’affiner, des images rétiniennes sœurs ont été générées pour chaque image rétinienne brutes du premier E1 et du deuxième E2 ensembles d’images, en respectant l’ordre des traitements d’images préconisés dans la FIG. 5 . Dix images rétiniennes sœurs ont été générés pour chaque image rétinienne brute du premier E1 et deuxième E2 ensemble en appliquant aléatoirement un à plusieurs des traitements d’image précédemment définis, à savoir : un changement de couleur, une déformation élastique, un changement de luminosité, une dégradation de l’image et/ou une translation (applicable pour les images du premier ensemble uniquement). Concernant le changement de couleur, une sélection de 121 images provenant de l'ensemble de données Eyepacs et présentant une variété exotique de couleurs de la rétine du fond d'œil (comme illustré sur la FIG. 6 ) a été utilisée pour choisir aléatoirement une image rétinienne de référence pour appliquer la correspondance d’histogramme. Une conversion en niveau de gris a également été réalisée après l’application de la correspondance d’histogramme sur 10% des images pour une meilleure généralisation du modèle aux images en niveau de gris. La déformation élastique appliquée était une déformation de type difféomorphique telle que définie précédemment et selon les équations 1 et 2. Le changement de luminosité appliqué était basé sur un modèle de traitement d’image logarithmique (appelé « Logarithmic Image Processing » en anglais), qui a consisté à multiplier/additionner de manière logarithmique l'image avec une carte d'éclairement échantillonnée parmi 3 modèles prédéfinis avec des échelles et des intensités aléatoires modélisant les dérives d'éclairement, des taches d'obscurcissement et d’assombrissement général de l’image. La dégradation de l’image a consisté à ajouter du bruit, du flou et/ou de la désaturation. Le bruit ajouté était un bruit aléatoire au niveau des pixels, échantillonné uniformément entre [-1, 1] et mis à l'échelle sur 10 % de la valeur maximale (ici 255). Le flou, il s’agissait d’appliquer un simple filtre moyen à l'image. Quant à la désaturation, elle a été réalisée en multipliant le canal de saturation de l'image dans l'espace colorimétrique Teinte, Saturation, Luminosité (appelé « Hue, Saturation, Lightness » ou HSL en anglais) par un halo de désaturation prédéfini avec une échelle aléatoire. La translation (applicable uniquement pour générer des images rétiniennes sœurs sur les images du premier ensemble d’images E1) a consisté à translater le disque optique horizontalement (Δx) et/ou verticalement (Δy) dans l’image de telle sorte que (Δx, Δy) ∈ [-αODx, α(S - ODx)] × [-αODy, α(S - ODy)] où 0 ≤ α ≤ 1 est un facteur contrôlant l'étendue de la translation le long de l'axe de l'image. Pré-entraînement auto-supervisé Le modèle de fondation utilisé est un réseau de neurone convolutif f W pré-entraîné de manière auto-supervisé sur la première base de données B1 comprenant les images rétiniennes brutes du premier ensemble d’images E1 et les images rétiniennes sœurs associées. En particulier, le modèle de fondation f W utilisé est un réseau de neurones convolutif de type ResNet50V2 dont les couches convolutives ont été initialisées sur la base de données ImageNet, ayant un espace de projection normalisée L2 d’une dimension d = 215 unités. Ce pré-entraînement a permis au modèle de fondation d’apprendre un retour en arrière pseudométriques (appelé « pullback pseudometric » en anglais) entre l’espace des images rétiniennes ℝ hauteur x largeur x 3 et un espace métrique pré-défini (&#120138; d-1 , ), qui représente une hypersphère équipé de la norme euclidienne de l’espace ambiant ℝ d . Pour réaliser ce pré-entraînement, des triplets d’images ont été créés à partir des images de la première base de données d’entraînement B1 comme suit, cela afin d’appliquer la fonction de coût contrastive « triplet loss » définie à l’équation 3 : Etant donné 2 images rétiniennes brutes x i et x j du premier ensemble d’images E1, et 3 traitements d’image choisis aléatoirement parmi ceux définis précédemment, on définit le triplet d’images suivant , où x a est considéré comme l’ancre, x p est l’exemple positif et x n est l’exemple négatif. Entraînement supervisé /Affinage Pour l’entraînement du modèle de fondation pré-entraîné, afin d’obtenir le modèle affiné, la même fonction de coût contrastive « triplet loss » telle que définie à l’équation 3 est utilisée, mais cette fois-ci avec le triplet d’images défini dans l’équation 5, où x 1 et x 2 sont des images rétiniennes cousines (dont partageant une même identité) et x 3 est une image rétinienne issue d’une autre identité, prises dans la deuxième base de données d’entraînement B2. Résultats A l’issue de la validation du modèle affiné sur le troisième ensemble d’images E3, on obtient les résultats suivants : un faux taux d’acception (appelé « False Acceptance Rate » ou FAR en anglais) d’environ 0,001 et un niveau de précision de validation (appelé « Validation Accuracy Level » ou VAL en anglais) d’environ 97%. Dispositif pour obtenir un modèle affiné configuré pour permettre l’authentification d’un individu à partir d’au moins une image rétinienne acquise sur un œil dudit individu, ledit dispositif comprenant : au moins une entrée configurée pour recevoir (S10, S20, S30) : - un modèle de fondation configuré pour, à partir d’une image rétinienne reçue, générer au moins un vecteur de caractéristiques associé à l’image rétinienne reçue ; - un premier ensemble d’images rétiniennes brutes acquises d’une pluralité de sujets et comprenant une image rétinienne brute par sujet ; - un deuxième ensemble d’images rétiniennes brutes acquises d’une pluralité de sujets, comprenant au moins deux images rétiniennes brutes d’un même œil pour chaque sujet ; au moins un processeur configuré pour : - pour chacune des images rétiniennes brutes dudit premier ensemble d’images, générer au moins une image rétinienne sœur en appliquant au moins un traitement d’image à ladite image rétinienne brute et associer à ladite image sœur ainsi générée l’identité du sujet dont est issue ladite image rétinienne brute associée (S40) ; - générer une première base de données d’entraînement (B1) comprenant les images rétiniennes brutes dudit premier ensemble et leurs images rétiniennes sœurs générées (S50) ; - pré-entraîner le modèle de fondation avec la première base de données d’entraînement (B1), de manière auto-supervisée, en définissant des relations de similarité entre les images rétiniennes sœurs (S60) ; - pour chacune des images rétiniennes brutes dudit deuxième ensemble d’images, générer au moins une image rétinienne sœur en appliquant au moins un traitement d’image à ladite image rétinienne brute et associer à ladite image sœur ainsi générée l’identité du sujet dont est issue ladite image rétinienne brute associée (S70) ; - générer une deuxième base de données d’entraînement (B2) comprenant les images rétiniennes brutes dudit deuxième ensemble et leurs images rétiniennes sœurs générées, où toute paire d'images rétiniennes non-sœurs partageant une identité d’un même sujet sont dites cousines (S80) ; - obtenir ledit modèle affiné en entraînant sur la deuxième base de données d’entraînement (B2) ledit modèle de fondation pré-entraîné , de manière supervisée, en définissant des relations de similarité entre les images rétiniennes cousines (S90) ; au moins une sortie configurée pour fournir ledit modèle affiné (S120). Dispositif selon la revendication 1 , dans lequel pré-entraîner le modèle de fondation avec la première base de données d’entraînement (B1), de manière auto-supervisée (S60), est réalisé en définissant également des relations de dissimilarité entre les images rétiniennes non-sœurs. Dispositif selon la revendication 1 ou 2 , dans lequel obtenir ledit modèle affiné en entraînant sur la deuxième base de données d’entraînement (B2) ledit modèle de fondation pré-entraîné, de manière supervisée (S90), est réalisé en définissant également des relations de dissimilarité entre les images rétiniennes non-cousines et non-sœurs. Dispositif selon la revendication 3 , dans lequel l’entraînement du modèle de fondation pré-entraîné (S90) sur la deuxième base de données d’entraînement (B2) se fait également de sorte à minimiser une fonction de coût contrastive à partir des relations de similarité définies entre les images rétiniennes cousines et des relations de dissimilarité définies entre les images rétiniennes non-cousines. Dispositif selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel ledit au moins un traitement d’image appliqué pour générer les images rétiniennes sœurs comprend un changement de couleur (T10), ledit changement de couleur comprenant au moins un parmi : une correspondance d’histogramme entre l’image rétinienne et une image rétinienne de référence choisie aléatoirement parmi un ensemble d'image rétiniennes de référence, une modification aléatoire des canaux de l'image rétinienne dans un espace de couleur, une conversion de l'image rétinienne en noir et blanc. Dispositif selon l’une des revendications 1 à 5 , dans lequel ledit au moins un traitement d’image appliqué pour générer les images rétiniennes sœurs comprend une déformation élastique de l’image rétinienne (T20) par l’application d’un champ de déplacement prédéfini choisi aléatoirement parmi un ensemble de champs de déplacement prédéfinis. Dispositif selon l’une quelconque des revendications 1 à 6 , dans lequel ledit au moins un traitement d’image appliqué pour générer les images rétiniennes sœurs comprend un changement de luminosité (T30) comprenant au moins un parmi : un assombrissement global de l'image rétinienne, une surexposition locale de l'image rétinienne, un ajout d'une tache d'obscurcissement. Dispositif selon l’une quelconque des revendications 1 à 7 , dans lequel ledit au moins un traitement d’image appliqué pour générer les images rétiniennes sœurs comprend une dégradation de l’image rétinienne (T40) par l’ajout ou la suppression d’au moins un parmi : du bruit, du floutage, de la désaturation. Dispositif selon l’une quelconque des revendications 1 à 8 , dans lequel au moins une des images rétiniennes sœurs générées à partir des images rétiniennes brutes dudit premier ensemble d’images est générée en appliquant au moins une translation de l’image rétinienne (T50). Dispositif d’authentification pour permettre l’authentification d’un individu à partir d’au moins une image rétinienne acquises sur au moins un œil dudit individu et d’un modèle affiné obtenu selon l’une quelconque des revendications 1 à 9 , ledit dispositif comprenant : au moins une entrée configurée pour recevoir (S200, S210) : - au moins une image rétinienne à authentifier acquise sur ledit individu ; - ledit modèle affiné configuré pour, à partir d’une image rétinienne reçue, générer au moins un vecteur de caractéristiques associé à l’image rétinienne reçue ; au moins un processeur configuré pour : - générer, à l’aide dudit modèle affiné, au moins un vecteur de caractéristiques à partir de ladite au moins une image rétinienne à authentifier (S220) ; - calculer au moins un score de similarité estimé entre au moins un vecteur de référence associé audit individu et ledit au moins un vecteur de caractéristiques relatif à l’image rétinienne à authentifier (S230) ; - authentifier ladite au moins une image rétinienne à authentifier comme appartenant audit individu à partir d’une condition d’authentification basée sur ledit au moins un score de similarité (S240) ; au moins une sortie configurée pour fournir en sortie (S250) au moins un parmi : ledit au moins un score de similarité calculé, un résultat relatif à l’authentification de ladite au moins une image rétinienne à authentifier, une commande relative à une action à effectuer. Dispositif d’authentification selon la revendication 10 , dans lequel l’au moins une entrée est également configurée pour recevoir au moins une image rétinienne de référence dudit individu préalablement acquise, et l’au moins un processeur est en outre configuré pour générer, à l’aide dudit modèle affiné, l’au moins un vecteur de référence associé audit individu à partir de ladite au moins une image rétinienne de référence. Dispositif d’authentification selon la revendication 10 ou 11 , dans lequel ledit au moins un score de similarité est estimé à partir de ladite fonction de coût contrastive dudit modèle affiné. Dispositif d’authentification selon l’une des revendications 10 à 12 , dans lequel ledit au moins un score de similarité est calculé à partir d’au moins une distance calculée entre au moins un vecteur de référence associé audit individu et ledit au moins un vecteur d’authentification relatif à l’image rétinienne à authentifier, préférablement ladite au moins une distance est une distance euclidienne. Dispositif d’authentification selon l’une quelconque des revendications 10 à 13 , dans lequel la condition d’authentification comprend la comparaison dudit au moins un score de similarités avec au moins un seuil prédéfini, ledit au moins un seuil prédéfini étant calculé suite à l’application d’une méthode de validation croisée effectuée sur ledit modèle affiné à l’aide d’une base de validation comprenant un troisième ensemble d’images rétiennes brutes d’un groupe d’individus, chaque individu étant identifié par au moins deux images rétiniennes brutes d’une même identité. Dispositif d’identification d’un individu à partir d’au moins une image rétinienne acquises sur au moins un œil dudit individu, d’un modèle affiné obtenu selon l’une quelconque des revendications 1 à 9 , ledit dispositif comprenant : au moins une entrée configurée pour recevoir : - au moins une image rétinienne acquise sur ledit individu à identifier ; - ledit modèle affiné configuré pour, à partir d’une image rétinienne reçue, générer au moins un vecteur de caractéristiques associé à l’image rétinienne reçue ; au moins un processeur configuré pour : - générer, à l’aide dudit modèle affiné, au moins un vecteur de caractéristiques à partir de ladite au moins une image rétinienne reçue ; - calculer au moins un score de similarité estimé entre un ensemble de vecteurs de référence associé à un ensemble d’individus dont l’identité est connue et ledit au moins un vecteur de caractéristiques relatif à l’image rétinienne reçue ; - déterminer l’identité dudit individu parmi l’ensemble d’individus dont l’identité est connue, à partir d’une condition basée sur ledit au moins un score de similarité ; au moins une sortie configurée pour fournir en sortie au moins un parmi : ledit au moins score de similarité calculé, un résultat relatif à l’identité dudit individu associé à ladite au moins une image rétinienne reçue, une commande relative à une action à effectuer. Procédé mis en œuvre par ordinateur pour obtenir un modèle affiné configuré pour permettre l’authentification d’un individu à partir d’au moins une image rétinienne acquise sur un œil dudit individu, ledit procédé comprenant : - recevoir un modèle de fondation configuré pour, à partir d’une image rétinienne reçue, générer au moins un vecteur de caractéristiques associé à l’image rétinienne reçue (S10) ; - recevoir un premier ensemble d’images rétiniennes brutes acquises d’une pluralité de sujets et comprenant une image rétinienne brute par sujet (S20); - recevoir un deuxième ensemble d’images rétiniennes brutes acquises d’une pluralité de sujets, comprenant au moins deux images rétiniennes brutes d’un même œil pour chaque sujet (S30) ; - pour chacune des images rétiniennes brutes dudit premier ensemble d’images, générer au moins une image rétinienne sœur en appliquant au moins un traitement d’image à ladite image rétinienne brute et associer à ladite image sœur ainsi générée l’identité du sujet dont est issue ladite image rétinienne brute associée (S40) ; - générer une première base de données d’entraînement (B1) comprenant les images rétiniennes brutes dudit premier ensemble et leurs images rétiniennes sœurs générées (S50) ; - pré-entraîner le modèle de fondation avec la première base de données d’entraînement (B1) de manière auto-supervisée en définissant des relations de similarité entre les images rétiniennes sœurs (S60) ; - pour chacune des images rétiniennes brutes dudit deuxième ensemble d’images, générer au moins une image rétinienne sœur en appliquant au moins un traitement d’image à ladite image rétinienne brute et associer à ladite image sœur ainsi générée l’identité du sujet dont est issue ladite image rétinienne brute associée (S70) ; - générer une deuxième base de données d’entraînement (B2) comprenant les images rétiniennes brutes dudit deuxième ensemble et leurs images rétiniennes sœurs générées, où toute paire d'images rétiniennes non-sœurs partageant une identité d’un même sujet sont dites cousines (S80) ; - obtenir ledit modèle affiné en entraînant sur la deuxième base de données d’entraînement (B2) ledit modèle de fondation pré-entraîné , de manière supervisée, en définissant des relations de similarité entre les images rétiniennes cousines (S90) ; - fournir ledit modèle affiné (S120). Procédé d’authentification d’un individu à partir d’au moins une image rétinienne acquises sur au moins un œil dudit individu et d’un modèle affiné obtenu selon le procédé de revendication 16 , ledit procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant : - recevoir au moins une image rétinienne à authentifier acquise sur ledit individu (S200) ; - recevoir ledit modèle affiné configuré pour, à partir d’une image rétinienne reçue, générer au moins un vecteur de caractéristiques associé à l’image rétinienne reçue (S210) ; - générer, à l’aide dudit modèle affiné, au moins un vecteur de caractéristiques à partir de ladite au moins une image rétinienne à authentifier (S220) ; - calculer au moins un score de similarité estimé entre au moins un vecteur de référence associé audit individu et ledit au moins un vecteur de caractéristiques relatif à l’image rétinienne à authentifier (S230) ; - authentifier ladite au moins une image rétinienne à authentifier comme appartenant audit individu à partir d’une condition d’authentification basée sur ledit au moins un score de similarité (S240) ; - fournir au moins un parmi : ledit au moins un score de similarité calculé, un résultat relatif à l’authentification de ladite au moins une image rétinienne à authentifier, une commande relative à une action à effectuer (S250). Procédé mis en œuvre par ordinateur pour identifier un individu à partir d’au moins une image rétinienne acquises sur au moins un œil dudit individu et d’un modèle affiné obtenu selon le procédé de revendication 16 , ledit procédé comprenant : - recevoir au moins une image rétinienne acquise sur ledit individu à identifier (300) ; - recevoir ledit modèle affiné configuré pour, à partir d’une image rétinienne reçue, générer au moins un vecteur de caractéristiques associé à l’image rétinienne reçue (310) ; - générer, à l’aide dudit modèle affiné, au moins un vecteur de caractéristiques à partir de ladite au moins une image rétinienne reçue (320) ; calculer au moins un score de similarité estimé entre un ensemble de vecteurs de référence associé à un ensemble d’individus dont l’identité est connue et ledit au moins un vecteur de caractéristiques relatif à l’image rétinienne reçue (S330) ; - déterminer l’identité dudit individu parmi l’ensemble d’individus dont l’identité est connue, à partir d’une condition basée sur ledit au moins un score de similarité (S340) ; - fournir au moins un parmi : ledit au moins score de similarité calculé, un résultat relatif à l’identité dudit individu associé à ladite au moins une image rétinienne reçue, une commande relative à une action à effectuer (S350).