Dans les procédures judiciaires, des enregistrements de voix sont de plus en plus fréquemment présentés comme élément de preuve. En général, il est fait appel à un expert scientifique pour établir si l’extrait de voix en question a été prononcé par un suspect donné (prosecution hypothesis) ou non (defence hypothesis). Ce prosessus est connu sous le nom de “Forensic Voice Comparison (FVC)” (comparaison de voix dans le cadre judiciaire). Depuis l’émergence du modèle DNA typing, l’approche Bayesienne est devenue le nouveau “golden standard” en sciences criminalistiques. Dans cette approche, l’expert exprime le résultat de son analyse sous la forme d’un rapport de vraisemblance (LR). Ce rapport ne favorise pas seulement une des hypothèses (“prosecution” ou “defence”) mais il fournit également le poids de cette décision. Bien que le LR soit théoriquement suffisant pour synthétiser le résultat, il est dans la pratique assujetti à certaines limitations en raison de son processus d’estimation. Cela est particulièrement vrai lorsque des systèmes de reconnaissance automatique du locuteur (ASpR) sont utilisés. Ces systèmes produisent un score dans toutes les situations sans prendre en compte les conditions spécifiques au cas étudié. Plusieurs facteurs sont presque toujours ignorés par le processus d’estimation tels que la qualité et la quantité d’information dans les deux enregistrements vocaux, la cohérence de l’information entre les deux enregistrements, leurs contenus phonétiques ou encore les caractéristiques intrinsèques des locuteurs. Tous ces facteurs mettent en question la notion de fiabilité de la comparaison de voix dans le cadre judiciaire. Dans cette thèse, nous voulons adresser cette problématique dans le cadre des systèmes automatiques (ASpR) sur deux points principaux. Le premier consiste à établir une échelle hiérarchique des catégories phonétiques des sons de parole selon la quantité d’information spécifique au locuteur qu’ils contiennent. Cette étude montre l’importance du contenu phonétique: Elle met en évidence des différences intéressantes entre les phonèmes et la forte influence de la variabilité intra-locuteurs. Ces résultats ont été confirmés par une étude complémentaire sur les voyelles orales basée sur les paramètres formantiques, indépendamment de tout système de reconnaissance du locuteur. Le deuxième point consiste à mettre en œuvre une approche afin de prédire la fiabilité du LR à partir des deux enregistrements d’une comparaison de voix sans recours à un ASpR. À cette fin, nous avons défini une mesure d’homogénéité (NHM) capable d’estimer la quantité d’information et l’homogénéité de cette information entre les deux enregistrements considérés. Notre hypothèse ainsi définie est que l’homogénéité soit directement corrélée avec le degré de fiabilité du LR. Les résultats obtenus ont confirmé cette hypothèse avec une mesure NHM fortement corrélée à la mesure de fiabilité du LR. Nos travaux ont également mis en évidence des différences significatives du comportement de NHM entre les comparaisons cibles et les comparaisons imposteurs. Nos travaux ont montré que l’approche “force brute” (reposant sur un grand nombre de comparaisons) ne suffit pas à assurer une bonne évaluation de la fiabilité en FVC. En effet, certains facteurs de variabilité peuvent induire des comportements locaux des systèmes, liés à des situations particulières. Pour une meilleure compréhension de l’approche FVC et/ou d’un système ASpR, il est nécessaire d’explorer le comportement du système à une échelle aussi détaillée que possible (le diable se cache dans les détails)