Ce document propose un nouveau cadre pour l'utilisation des motifs de mouvements oculaires dans les applications biométriques. Les mouvements oculaires contiennent une abondante information sur les fonctions cognitives du cerveau, les voies neuronales, etc. Dans la méthode proposée, les données de mouvements oculaires sont classées en fixations et saccades. Les caractéristiques extraites des fixations et des saccades sont utilisées par une méthode basée sur un réseau neuronal à base de fonctions radiales gaussiennes (GRBFN) pour l'authentification biométrique. Une approche de fusion de scores est adoptée pour classifier les données dans la couche de sortie. Au stade d'évaluation, l'algorithme a été testé en utilisant deux types de stimuli : le suivi de points aléatoires à l'écran et la lecture de texte. Les résultats indiquent la force des motifs de mouvements oculaires comme modalité biométrique. L'algorithme a été évalué sur la base de données BioEye 2015 et s'est avéré surpasser toutes les autres méthodes. Les mouvements oculaires sont générés par une plante oculomotrice complexe qui est très difficile à imiter par des répliques mécaniques. L'utilisation des dynamiques des mouvements oculaires en conjonction avec la technologie de reconnaissance de l'iris pourrait conduire à un système d'identification des personnes robuste et résistant aux faux.Note: "plante oculomotrice" is a literal translation of "oculomotor plant." In French scientific literature, it is more common to see "appareil oculomoteur" or "système oculomoteur." I have chosen "appareil oculomoteur" for this translation to better align with standard terminology:Les mouvements oculaires sont générés par un appareil oculomoteur complexe qui est très difficile à imiter par des répliques mécaniques.