##Objectifs:

   - Construire des modèles de reconnaissance faciale robustes.

   - Proposer des modèles qui aideront à estimer l'âge des personnes pour identifier les cas de fraude.

   - Intégrer des techniques d’OCR pour traiter des documents d'identité.

Pour y arriver, trois datasets différents seront mis à la disposition des participants avec un dataset par chacun des trois objectifs annoncés.

##a) Tâche 1 : Reconnaissance faciale robuste

L’objectif est de concevoir une IA capable de reconnaître une même personne sur des photos prises à différents moments de sa vie.

Données disponibles :

   - Entraînement : 4 000 images correspondant à 2 000 individus.
      - Chaque personne possède deux photos, nommées selon la convention : XXXX_0 et XXXX_1
         - XXXX : identifiant de la personne
         - 0 et 1 : les deux clichés pris à des périodes différentes.

   - Test : 2 000 images dont la nomenclature ne suit pas le format ci-dessus.
      - Il reviendra à l’IA de réaliser les appariements pertinents (matching).

##b) Tâche 2 : Estimation de l’âge à partir d’une photo

L’objectif est de développer une IA capable de prédire l’âge d’une personne à partir d’une image.
Données disponibles :

   - Entraînement : plus de 40 000 images.
      - Les noms des fichiers suivent la convention : XXXXXX_YZWW où :
         - XXXXXX : identifiant de la personne 
         - Y : numéro de la photo pour une même personne (à partir de 0)
         - Z : sexe (M ou F)
         - WW : âge de la personne.
   - Test : 200 images numérotées de 0 à 199. 
      - L’IA devra prédire l’âge de la personne pour chacune de ces images.

##c) Tâche 3 : OCR et détection de fraude sur documents d’identité

Il s’agit de concevoir une IA capable d’analyser des images de pièces d’identité (passeport, carte nationale d’identité, permis de conduire), d’en extraire toutes les zones de texte, et de déterminer si le document est authentique ou falsifié.
Données disponibles :
   - Entraînement : plus de 10 000 images provenant de quatre pays :
      - Carte d’identité : Espagne, Estonie
      - Passeport : Russie
      - Permis de conduire : Arizona (États-Unis)
   - Chaque pays dispose de 6 sous-dossiers :
      - normal : images originales
      - gt : fichiers .json décrivant les champs de texte correspondants aux images du dossier normal
      - forgery_1 à forgery_4 : versions falsifiées des documents
   - Test : 200 images réparties équitablement entre les quatre pays.
      - L’IA devra :
         - extraire les zones de texte conformément à la structure définie dans les fichiers .json 
         - produire un fichier .csv précisant, pour chaque image, la classe correspondante (normal, forgery_1…forgery_4).