Procédé de reconnaissance biométrique comprenant des étapes de : - acquisition de données biométriques d’apprentissage (DBA i , DBA j , DBA k ) chaque donnée biométrique correspondant à un individu unique ; - classification (E_CLA) de chacune desdites données biométriques d’apprentissage (DBA i , DBA j , DBA k ) parmi au moins deux groupes de manière à déterminer le groupe (G 1 ,G 2 ) auquel appartient ladite donnée biométrique d’apprentissage (DBA i , DBA j , DBA k ), lesdits groupes (G 1 ,G 2 ) étant notamment exclusifs les uns des autres ; - élaboration d’un modèle de correspondance (MCOR) sur la base desdites données biométriques d’apprentissage (DBA i , DBA j , DBA k ) acquises ; ledit procédé de reconnaissance étant caractérisé en ce qu’il comprend également des étapes de: - génération (E_GEN) d’au moins une fonction de densité de probabilité de transition (PDFT 1 , PDFT 2 ) d’au moins un des groupes (G 1 ,G 2 ), notamment pour chaque groupe, l’au moins une fonction de densité de probabilité de transition (PDFT 1 , PDFT 2 ) étant générée en fonction des données biométriques d’apprentissage (DBA i , DBA j , DBA k ) dudit groupe (G 1 , G 2 ); - acquisition d’une donnée biométrique de référence (DBR); - acquisition d’une donnée biométrique candidate (DB C ) à la reconnaissance biométrique; - classification (E_CLA) de ladite donnée biométrique candidate (DB C ) parmi lesdits groupes (G 1 , G 2 ) de manière à déterminer le groupe (G 1 ) auquel appartient ladite donnée biométrique candidate (DB C ); - calcul d’un score de similarité (SS C ) pour ladite donnée biométrique candidate (DB C ) par ledit modèle de correspondance (MCOR); - détermination (E_DPDF) de la fonction de densité de probabilité de transition (PDFT 1,C ) propre audit groupe de ladite donnée biométrique candidate (DB C ) en fonction du score de similarité (SS C ) calculé pour ladite donnée biométrique candidate (DB C ) ; - détermination (E_DSR) d’un score de reconnaissance (SR C ) de ladite donnée biométrique candidate (DB C ), ledit score de reconnaissance (SR C ) résultant du tirage aléatoire avec ladite fonction de densité de probabilité de transition (PDFT 1,C ) déterminée pour ladite donnée biométrique candidate (DB C ); - décision (E_DEC) validant ou refusant la reconnaissance en fonction du score de reconnaissance (SR C ) de ladite donnée biométrique candidate (DB C ) par comparaison dudit score de reconnaissance (SR C ) à un seuil de décision (τ ) indépendant du groupe (G1) auquel appartient ladite donnée biométrique candidate (DB C ). Procédé de reconnaissance biométrique selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que l’élaboration du modèle de correspondance (MCOR) est réalisée par entrainement sur la base desdites données biométriques d’apprentissage (DBA i , DBA j , DBA k ), le modèle de correspondance (MCOR) comportant notamment un réseau de neurones et l’entraînement étant notamment effectué par apprentissage profond sur la base desdites données biométriques d’apprentissage (DBA i , DBA j , DBA k ). Procédé de reconnaissance biométrique selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce qu’il comprend des étapes de: - calcul, pour chaque groupe (G 1 , G 2 ), d’une distribution des scores de similarité d’imposteurs sur la base des données biométriques d’apprentissage (DBA i , DBA j , DBA k ), appelée histogramme initial des imposteurs du groupe; - calcul, pour chaque groupe (G 1 , G 2 ), d’une distribution des scores de similarité d’utilisateurs légitimes sur la base des données biométriques d’apprentissage (DBA i , DBA j , DBA k ), appelée histogramme initial des utilisateurs légitimes du groupe. Procédé de reconnaissance biométrique selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que pour chaque groupe l’au moins une fonction de densité de probabilité de transition générée du groupe (PDFT 1 , PDFT 2 ) est décrite sous la forme d’une matrice de transition, notamment carrée. Procédé de reconnaissance biométrique selon la revendication précédente caractérisé en ce que les scores de similarité (SS) et les scores de reconnaissance (SR) appartiennent chacun à une plage continue de valeurs s’étirant entre une valeur minimale et une valeur maximale, chaque plage continue de valeurs étant découpée en un nombre d’intervalles de scores, chaque matrice de transition comportant un nombre de lignes et un nombre de colonnes, l le nombre de lignes correspondant audit nombre d’intervalles de scores de reconnaissance et le nombre de colonnes correspondant au nombre d’intervalles de similarité. Procédé de reconnaissance biométrique selon la revendication précédente caractérisé en ce que lors de l’étape de génération (E_GEN) d’au moins une fonction (PDFT 1 , PDFT 2 ) de densité de probabilité de transition du groupe (G 1 , G 2 ) en fonction des données biométriques d’apprentissage (DBA i , DBA j , DBA k ) dudit groupe (G 1 , G 2 ) sont générées autant de fonctions de densité de probabilité de transition que le nombre de colonnes de la matrice de transition dudit groupe (G 1 , G 2 .) Procédé de reconnaissance biométrique selon l’une quelconque des revendications 4 à 6 caractérisé en ce que la matrice de transition dudit groupe est carrée et que l’étape de génération (E_GEN) comprend une sous-étape d’initialisation de la matrice de transition dudit groupe par la matrice identité. Procédé de reconnaissance biométrique selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce qu’il comprend: - une étape de détermination d’un groupe cible (G 2 ) , notamment parmi lesdits au moins deux groupes (G 1 , G 2 ), ou par construction d’un groupe cible fictif Procédé de reconnaissance biométrique selon la revendication précédente caractérisé en ce que ledit groupe cible correspond à celui pour lequel le cumul de l’histogramme initial des imposteurs (I_ G2 , ) est le plus élevé. Procédé de reconnaissance biométrique selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que l’étape de génération (E_GEN) comprend des sous-étapes de : - définition d’une fonction de coût (F coût ) pour ledit groupe, (G 1 , G 2 ) notamment ladite fonction coût dudit groupe dépend de : - variances par colonne et ; - d’une divergence Jensen-Shannon (JS) entre l’histogramme initial des imposteurs dudit groupe (I_ G1 ) et l’histogramme initial des imposteurs du groupe cible (I_ G2 ) et ; - d’une divergence Jensen-Shannon (JS) entre l’histogramme initial des utilisateurs légitimes dudit groupe (U_ G1 , ) et l’histogramme initial des utilisateurs légitimes du groupe cible (U_ G2 , ) ; - calcul du minimum de ladite fonction coût (F coût ) dudit groupe par mise en œuvre d'une méthode d’optimisation par apprentissage, notamment une méthode de descente de gradient ou une méthode de recuit simulé ou une méthode de Levenberg-Marquardt, de manière à déterminer la fonction (PDFT 1 , PDFT 2 ) de densité de probabilité de transition dudit groupe. Procédé de reconnaissance biométrique selon l’une quelconque des revendications 7 à 8 dans leur dépendance à la revendication 4 caractérisé en ce que l’étape de génération (E_GEN) de la matrice de transition par groupe (G 1 , G 2 ) est réalisée analytiquement, et comprend des sous-étapes de : - alignement de l’histogramme initial des imposteurs dudit groupe (I_ G1 ) sur l’histogramme initial des imposteurs dudit groupe cible (I_ G2 ) résultant en un histogramme source aligné des imposteurs et un histogramme source modifié des utilisateurs légitimes; - calcul itératif d’une matrice (M) des mouvements possibles entre deux index (j,k) , formant un couples d’index, de la matrice de transition, chaque index désignant des intervalles de scores de similarité et de reconnaissance de la matrice de transition, pour tous les couples d’index, ladite matrice des mouvements possibles (M) déterminant à partir de l’histogramme source modifié des utilisateurs légitimes la quantité maximale d’utilisateurs légitimes déplaçable entre lesdits intervalles correspondant audits index du couple sans que la quantité d’imposteur change dans l’ histogramme source aligné des imposteurs, c’est-à-dire en compensant la quantité d’imposteurs déplacée, de manière à déterminer la matrice de transition dudit groupe. Procédé de reconnaissance biométrique selon l’une quelconque des revendications 5 à 11 caractérisé en ce que l’étape de détermination d’un score de reconnaissance (SR C ) de ladite donnée biométrique candidate (DB C ) est réalisée par tirage aléatoire d’un nombre avec la fonction (PDFT 1,C ) de densité de probabilité contenue dans la colonne correspondant à l’intervalle de scores comprenant le score de similarité de ladite donnée biométrique candidate (DB C ), le nombre tiré parmi ladite colonne appartenant à un intervalle de score de reconnaissance correspondant à une ligne de ladite colonne et le score de reconnaissance (SR C ) de ladite donnée biométrique candidate étant défini dans l’intervalle de scores de reconnaissance correspondant à ladite ligne. Procédé de reconnaissance biométrique selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que les groupes (G 1 , G 2 ) définissent des catégories de populations en fonction de facteurs démographiques et/ou sociaux. Procédé de reconnaissance biométrique selon l’une quelconque des revendications précédentes caractérisé en ce que les données biométriques d’apprentissage (DBA i , DBA j , DBA k ) et/ou candidates (DB C ) et/ou de référence (DBR) sont extraites d’images faciales ou d’images d’empreintes ou d’images de veines ou d’images d’iris ou d’enregistrements vocaux. Dispositif de reconnaissance biométrique, ledit dispositif étant apte à mettre en œuvre le procédé de reconnaissance biométrique selon l’une quelconque des revendications 1 à 14.