L'homme , connu des services de renseignements , était fiché S depuis 2016 en raison de liens avec une personne se trouvant en Syrie . Sa photo était donc enregistrée . Une quarantaine de points de mesure Comme le détaille le quotidien , le logiciel analyse une quarantaine de points de mesure du visage . Il établit ensuite une représentation , appelée " signature " , à partir de plusieurs caractéristiques , comme les rides , la forme des lèvres ou du nez , les sourcils , le menton et même le grain de peau . Les cheveux et vêtements sont exclus du processus . Quant à la barbe , un élément jugé instable tout comme une cicatrice ou une blessure , elle est " pondérée " . Cette signature est ensuite comparée à une base de données , des clichés anthropométriques conservés dans le fichier de traitement d'antécédents judiciaires ( Taj ) . Le logiciel propose alors des profils pouvant correspondre , par ordre de pertinence . Plus difficile avec les images de vidéosurveillance Dans le cas de Khamzat Azimov , la reconnaissance a été relativement simple , selon Le Parisien . L'homme était également enregistré dans le Fichier des signalements pour la prévention de la radicalisation à caractère terroriste ( FSPRT ) . Mais ce n'est pas toujours le cas , notamment lorsque la photo du suspect est de mauvaise qualité -c'est le cas avec les images de vidéosurveillanceou s'il porte des lunettes ou une casquette . Si cette technologie a permis en Chine d'arrêter un suspect dans une foule de 60 . 000 personnes , elle a montré ses limites au Royaume-Uni . Sur 2 . 470 personnes identifiées lors d'un événement l'été dernier , 92% étaient de " faux positifs " . En France , le taux d'erreur serait en moyenne de 20% , selon un rapport de 2016 du Centre de Recherche de l'École des officiers de la gendarmerie nationale , qui pointait également les limites de la reconnaissance faciale . Nice et Marseille testeront des dispositifs de reconnaissance faciale à l'entrée de deux lycées . Des portiques virtuels pour remplacer les pions .