Dispositif de traitement de données d’images de visages d’êtres humains comprenant un extracteur (4) agencé pour recevoir des données d’image (13) et pour en extraire un jeu de caractéristiques (15), et deux ou plus de deux classificateurs (6) agencés pour recevoir un jeu de caractéristiques (15) de l’extracteur (4) et pour retourner une valeur de classification ou de labellisation (17) des données d’image (13) correspondantes, dans lequel l’extracteur (4) est un réseau de neurones profond et les deux ou plus de deux classificateurs (6) comprennent un unique réseau de neurones commun et un ou des réseaux de neurones spécifiques à des sous-ensembles d’images de visages d’êtres humains, les sous-ensembles d’images de visages d’êtres humains comprenant au moins un sous-ensemble commun d’images de visages d’êtres humains, et un ou plusieurs sous-ensembles spécifiques d’images de visages d’êtres humains tels que les données d’images de visages d’êtres humains d’un sous-ensemble spécifique d’images de visages d’êtres humains présentent individuellement ou ensemble une caractéristique d’être humain commune et tels que deux sous-ensembles spécifiques distincts ne présentent pas un nombre d’images identiques supérieur à 50%, et le sous-ensemble commun comprenant un nombre d’images au moins 100 fois supérieur aux nombres d’images des sous-ensembles spécifiques, l’entraînement de l’extracteur (4) et des deux ou plus de deux classificateurs (6) est réalisé : a) en entraînant l’extracteur (4) et un premier des classificateurs (6) ensemble en utilisant le sous-ensemble commun d’images de visages d’êtres humains, b) en bloquant l’entraînement de l’extracteur (4) et en entraînant un autre classificateur (6) avec un premier sous-ensemble spécifique, c) en répétant l’opération b) à chaque fois avec un autre classificateur (6) et avec un sous-ensemble spécifique distinct, jusqu’à ce que tous les sous-ensembles spécifiques distincts aient être utilisés pour entraîner un classificateur (6), d) en réalisant une opération d’entraînement avec rétropropagation comprenant d1) définir un jeu de données mixte comprenant des données d’images issues du sous-ensemble commun et de chacun des sous-ensembles spécifiques, d2) exécuter l’extracteur (4) avec le jeu de données mixte, et classer les jeux de caractéristiques résultants en sous-ensembles de jeux de caractéristique selon le sous-ensemble dont sont issues les données d’images dans le jeu de données mixte, d3) exécuter chaque classificateur (6) avec le sous-ensemble de jeux de caractéristiques correspondant au sous-ensemble qui a servi à l’entraînement de ce classificateur (6) à l’opération a), b) ou c), d4) calculer pour chaque classificateur (6) une valeur de perte à partir des valeur de classification ou de labellisation (15) issues de l’opérateur d3), et d5) réaliser rétropropagation à partir d’une moyenne pondérée des valeurs de perte de l’opération d4). Dispositif selon la revendication 1, dans lequel l’extracteur (4) est un réseau de neurones profond adapté à l’extraction de caractéristiques d’images, comme un réseau de la famille ResNet, ou un réseau de la famille DenseNet, MobileNet, ResNeXt. Dispositif selon la revendication 2, dans lequel l’extracteur (4) est un réseau de neurones profond ResNet-101. Dispositif selon l’une des revendications précédentes, dans lequel les classificateurs (6) sont du type ArcFace. Dispositif selon l’une des revendications précédentes, comprenant un sous-ensemble spécifique d’images de visages d’êtres humains présentant une grande variété d’âges. Dispositif selon l’une des revendications précédentes, comprenant un sous-ensemble spécifique d’images de visages d’êtres humains présentant une grande variété de maquillages. Procédé d’entraînement d’un dispositif de traitement de données d’images de visages d’êtres humains comprenant un extracteur (4) agencé pour recevoir des données d’image (13) et pour en extraire un jeu de caractéristiques (15), et deux ou plus de deux classificateurs (6) agencés pour recevoir un jeu de caractéristiques (15) de l’extracteur (4) et pour retourner une valeur de classification ou de labellisation (17) des données d’image (13) correspondantes, dans lequel l’extracteur (4) est un réseau de neurones profond et les deux ou plus de deux classificateurs (6) comprennent un unique réseau de neurones commun et un ou des réseaux de neurones spécifiques à des sous-ensembles d’images de visages d’êtres humains, les sous-ensembles d’images de visages d’êtres humains comprenant au moins un sous-ensemble commun d’images de visages d’êtres humains, et un ou plusieurs sous-ensembles spécifiques d’images de visages d’êtres humains tels que les données d’images de visages d’êtres humains d’un sous-ensemble spécifique d’images de visages d’êtres humains présentent individuellement ou ensemble une caractéristique d’être humain commune et tels que deux sous-ensembles spécifiques distincts ne présentent pas un nombre d’images identiques supérieur à 50%, et le sous-ensemble commun comprenant un nombre d’images au moins 100 fois supérieur aux nombres d’images des sous-ensembles spécifiques, dans lequel l’entraînement de l’extracteur (4) et des deux ou plus de deux classificateurs (6) est réalisé : a) en entraînant l’extracteur (4) et un premier des classificateurs (6) ensemble en utilisant le sous-ensemble commun d’images de visages d’êtres humains, b) en bloquant l’entraînement de l’extracteur (4) et en entraînant un autre classificateur (6) avec un premier sous-ensemble spécifique, c) en répétant l’opération b) à chaque fois avec un autre classificateur (6) et avec un sous-ensemble spécifique distinct, jusqu’à ce que tous les sous-ensembles spécifiques distincts aient être utilisés pour entraîner un classificateur (6), d) en réalisant une opération d’entraînement avec rétropropagation comprenant d1) définir un jeu de données mixte comprenant des données d’images issues du sous-ensemble commun et de chacun des sous-ensembles spécifiques, d2) exécuter l’extracteur (4) avec le jeu de données mixte, et classer les jeux de caractéristiques résultants en sous-ensembles de jeux de caractéristique selon le sous-ensemble dont sont issues les données d’images dans le jeu de données mixte, d3) exécuter chaque classificateur (6) avec le sous-ensemble de jeux de caractéristiques correspondant au sous-ensemble qui a servi à l’entraînement de ce classificateur (6) à l’opération a), b) ou c), d4) calculer pour chaque classificateur (6) une valeur de perte à partir des valeur de classification ou de labellisation (15) issues de l’opérateur d3), et d5) réaliser rétropropagation à partir d’une moyenne pondérée des valeurs de perte de l’opération d4).