Cette thèse explore l'importance de renforcer la conformité avec les cadres réglementaires tels que le Règlement général européen sur la protection des données (RGPD) en ce qui concerne la confidentialité des données et l'équité dans le domaine de la biométrie vocale, en se concentrant spécifiquement sur la vérification automatique du locuteur (ASV). Grâce à l'utilisation de techniques cryptographiques, de méthodes de perturbation des données et de techniques d'apprentissage de représentations démêlées, notre recherche vise à protéger la vie privée des individus en sauvegardant efficacement les attributs sensibles. En outre, notre étude évalue l'équité des systèmes ASV afin d'identifier les disparités potentielles dans les résultats. Cette évaluation jette les bases du développement de systèmes qui non seulement donnent la priorité à l'équité, mais qui respectent également les exigences réglementaires en favorisant une approche équilibrée de la vie privée et de l'équité dans la technologie de la biométrie vocale.