Procédé de traitement d’une image d’épreuve montrant une empreinte digitale d’épreuve, le procédé comprenant les étapes suivantes mises en œuvre par ordinateur : estimation (118) d’une première distance inter-crêtes d’épreuve se rapportant à l’empreinte digitale d’épreuve, la première distance inter-crêtes d’épreuve étant une distance en pixels, obtention (120) d’une distance inter-crêtes de référence se rapportant à une empreinte digitale de référence montrée dans une image de référence, la distance inter-crêtes de référence étant une distance en pixels, redimensionnement (122) de l’image d’épreuve en une image d’épreuve redimensionnée de sorte que la première distance inter-crêtes d’épreuve en pixels corresponde à la distance inter-crêtes de référence en pixels, commande (124) de comparaison entre l’image d’épreuve redimensionnée et l’image de référence, de sorte à vérifier une correspondance entre l’empreinte digitale d’épreuve et l’empreinte digitale de référence. Procédé selon la revendication précédente, comprenant en outre des étapes de estimation (118) d’une deuxième distance inter-crêtes d’épreuve se rapportant à l’empreinte digitale d’épreuve, la deuxième distance inter-crêtes d’épreuve étant une distance en pixels, répétition des étapes de redimensionnement (122) et de commande de comparaison (124) pour la deuxième distance inter-crêtes d’épreuve, en lieu et place de la première distance inter-crêtes d’épreuve. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel les étapes de redimensionnement (122) et de commande de comparaison (124) ne sont répétées qu’à condition que la comparaison entre l’image d’épreuve redimensionnée et l’image de référence ait abouti à un résultat indiquant que l’empreinte digitale d’épreuve et l’empreinte digitale de référence ne correspondent pas. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant les étapes suivantes : génération (110) d’une carte de classification issue de l’image d’épreuve, la carte de classification comprenant, pour chaque bloc faisant partie d’une pluralité de blocs de l’image d’épreuve et pour chaque classe d’une pluralité de classes de distances en pixels, un score associé au bloc et à la classe, le score associé au bloc et à la classe étant indicatif d’une probabilité d’existence dans l’image d’épreuve d’un segment passant par le bloc et dont la longueur en pixels constitue une distance inter-crêtes de l’empreinte digitale incluse dans la classe, génération (112) d’une carte de distances inter-crêtes locales à partir de la carte de classification, la carte de distances inter-crêtes locales comprenant, pour chaque bloc de la pluralité de blocs, une distance inter-crêtes locale en pixels estimée pour le bloc, estimation (118) de la première distance inter-crêtes d’épreuve à partir de la carte de distances inter-crêtes locales et d’une classe d’intérêt faisant partie de la pluralité de classes de distance en pixels, l’estimation (118) comprenant une sélection, dans la carte de distances inter-crêtes locales, de distances inter-crêtes locales d’intérêt selon un critère de proximité avec la classe d’intérêt, et un calcul d’une moyenne entre les distances inter-crêtes locales d’intérêt. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la distance inter-crêtes locale en pixels estimée pour un bloc est calculée à partir de : un premier score ( ) indicatif d’une probabilité d’existence maximale parmi les scores associés au bloc, le premier score étant associé à une première classe faisant partie de la pluralité de classes de distances, et une première valeur de distance en pixels ( ) incluse dans la première classe, optionnellement, un deuxième score ( ) associé à une deuxième classe, la deuxième classe étant adjacente à la première classe dans la pluralité de classes de distances en pixels, et une deuxième valeur de distance en pixels ( ) incluse dans la deuxième classe, optionnellement, un troisième score ( ) associé à une troisième classe, la troisième classe étant adjacente à la première classe dans la pluralité de classes de distances en pixels, et la troisième classe étant distincte de la deuxième classe, et une troisième valeur de distance en pixels ( ) incluse dans la troisième classe. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la distance inter-crêtes locale en pixels estimée pour un bloc est calculée comme une moyenne de la première valeur de distance, de la deuxième valeur de distance et de la troisième valeur de distance, respectivement pondérées par le premier score, le deuxième score et le troisième score. Procédé selon l’une quelconque des revendications 4 à 6, comprenant en outre des étapes de : génération (106) d’une carte de classification préliminaire issue de l’image d’épreuve, la carte de classification préliminaire comprenant, pour chaque bloc d’un ensemble de blocs couvrant toute l’image d’épreuve et pour chaque classe de la pluralité de classes de distances en pixels, un score préliminaire associé au bloc et à la classe, le score préliminaire associé au bloc et à la classe étant indicatif d’une probabilité d’existence dans l’image d’épreuve d’un segment passant par le bloc et dont la longueur en pixels constitue une distance inter-crêtes de l’empreinte digitale incluse dans la classe, à partir de l’image d’épreuve, génération (108) d’un masque binaire estimant, pour chaque bloc de l’ensemble de blocs, si le bloc montre ou non une empreinte digitale, application (110) du masque binaire à la carte de classification préliminaire de sorte à générer la carte de classification, la pluralité de blocs étant restreinte à chaque bloc que le masque binaire estime montrer une empreinte digitale. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la génération de la carte de classification préliminaire est mise en œuvre par un premier réseau de neurones, et la génération du masque binaire est mise en œuvre par un deuxième réseau de neurones fonctionnant en parallèle du premier réseau de neurones, l’application (110) du masque binaire à la carte de classification préliminaire comprenant par exemple un produit de Hadamard entre la carte de classification préliminaire et le masque binaire. Procédé selon l’une quelconque des revendications 4 à 8, comprenant en outre une extraction (104) de caractéristiques de l’image d’épreuve par un réseau de neurones dépourvu de couche de normalisation, la carte de classification étant issue des caractéristiques extraites. Procédé selon l’une quelconque des revendications 4 à 9, dans lequel les distances inter-crêtes locales d’intérêt sélectionnées selon le critère de proximité avec la classe d’intérêt sont des distances inter-crêtes locales comprises dans un intervalle ayant des bornes déterminées à partir d’une valeur de distance incluse dans la classe de référence, l’intervalle formant un voisinage autour de la valeur de distance. Procédé selon la revendication précédente, comprenant des étapes de calcul d’un histogramme à partir de la carte de classification, l’histogramme comprenant, pour chaque classe faisant partie de la pluralité de classes de distances en pixels, un score agrégé obtenu par agrégation des scores associés à la classe, détection d’au moins un maximum local de l’histogramme, la classe d’intérêt étant associée à un maximum local détecté dans l’histogramme. Procédé selon l’une quelconque des revendications 4 à 11, dans lequel chaque bloc est un pixel de l’image. Procédé selon l’une quelconque des revendications 4 à 12, dans lequel la pluralité de classe de distances respecte la règle suivante : plus une classe de la pluralité de classes de distances a une valeur médiane élevée, plus la classe a une taille élevée. Produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, lorsque ce programme est exécuté par un ordinateur. Mémoire lisible par ordinateur stockant des instructions exécutables par l’ordinateur pour l’exécution des étapes du procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 13.