La classification automatique de l'âge et du sexe à partir d'images non contraintes est devenue une technique essentielle sur les appareils mobiles. Avec des capacités de calcul limitées, le développement d'un système robuste représente une tâche ardue. Dans cet article, nous présentons un réseau neuronal convolutif (CNN) efficace appelé lightweight multi-task CNN pour la classification simultanée de l'âge et du sexe. Le lightweight multi-task CNN utilise des convolutions séparables en profondeur pour réduire la taille du modèle et économiser le temps d'inférence. Sur le jeu de données public et difficile Adience, la précision de la classification de l'âge et du sexe est supérieure aux méthodes multi-tâches CNN de base.