Procédé de traitement par ordinateur comprenant : la définition d’un modèle de réseau d’alignement de visage (FAN), dans lequel la définition comprend : la génération d’un ensemble de sous-modèles candidats à partir d’une structure de réseau par le biais de l’entraînement de la structure de réseau à l’aide i) d’un ensemble de données d’entraînement ; et ii) d’opérations d’entraînement d’extension et de rétrécissement (EST), lesquelles opérations EST définissent et retiennent des instances de sous-modèles candidats de divers paramètres de structure avec lesquels définir l’ensemble de sous-modèles candidats ; et la réalisation d’une recherche évolutive des sous-modèles candidats à l’aide de critères d’évaluation de vitesse et de précision pour sélectionner le modèle FAN parmi les sous-modèles candidats. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le modèle FAN est défini pour une exécution par un dispositif périphérique afin de traiter des images faciales ; et dans lequel les opérations EST déclenchent l’entraînement à partir d’un modèle de base défini précédemment en conformité avec la structure de réseau. Procédé selon la revendication 2, dans lequel les opérations EST utilisent des paramètres pré-entraînés à partir du modèle de base en tant que paramètres partiellement entraînés dans chacun des sous-modèles candidats pour un entraînement supplémentaire à l’aide d’opérations EST. Procédé selon la revendication 3, dans lequel les sous-modèles candidats sont davantage entraînés pour les unes quelconques parmi : entre 2 époques et 60 époques ; entre 2 et 25 époques ; et 2 époques. Procédé selon l’une quelconque des revendications 3 ou 4, dans lequel les opérations EST activent des sous-réseaux aléatoires dans chaque itération d’entraînement pour entraîner des poids partiels de sous-réseaux de façon intégrale et pour entraîner le partage de poids efficacement entre des sous-modèles. Procédé selon l’une quelconque des revendications 3 à 5, dans lequel les opérations EST définissent un espace de recherche pour la génération de sous-modèles candidats en conformité avec une pluralité de dimensions de recherche comprenant : une taille de profondeur ; une taille de noyau ; un rapport de canaux ; et un rapport d’extension. Procédé selon la revendication 6, dans lequel les opérations EST se déclenchent avec une petite taille de profondeur, une petite taille de noyau, un grand rapport de canaux, et un grand rapport d’extension, puis les opérations, en phases et dans l’ordre suivant, étendent graduellement la taille de profondeur et la taille de noyau à des maximums respectifs et, à des phases de fin, rétrécissent progressivement le rapport de canaux et le rapport d’extension à des minimums respectifs. Procédé selon la revendication 6 ou 7, dans lequel les opérations EST comprennent des opérations d’entraînement de noyau à une phase précoce qui entraînent un noyau de première taille et utilisent le noyau de première taille pour entraîner par la suite un noyau de seconde taille où le noyau de première taille est un centre du noyau de seconde taille. Procédé selon l’une quelconque des revendications 2 à 8, dans lequel la recherche évolutive évolue à partir du modèle de base pour définir une population de sous-modèles candidats pour un échantillonnage et une évaluation ultérieurs. Procédé selon la revendication 9, dans lequel la recherche évolutive : réalise une pluralité de cycles comprenant : l’échantillonnage dans la population pour sélectionner une quantité de sous-modèles candidats ; la sélection d’un sous-modèle le plus rapide parmi la quantité ; l’évolution du sous-modèle le plus rapide pour déterminer un sous-modèle associé ; l’élimination d’un sous-modèle le plus ancien de la population ; et si le sous-modèle associé satisfait un essai de seuil de précision : l’ajout du sous-modèle associé à la population pour une disponibilité pour un échantillonnage ultérieur et l’ajout du sous-modèle associé à un ensemble de sous-modèles candidats les plus rapides finaux ; et à la suite de la réalisation de la pluralité de cycles, sélectionne le sous-modèle le plus rapide parmi l’ensemble de sous-modèles candidats les plus rapides finaux en tant que modèle FAN.