Étant donné une galerie d’images faciales d’enfants disparus, les systèmes d’identification faciale de pointe échouent à identifier un enfant (sonde) retrouvé plusieurs années plus tard. Nous proposons un module de progression d’âge capable d’ancrer dans le temps les caractéristiques profondes extraites par tout système standard de reconnaissance faciale. Pour des délais supérieurs à 10 ans (l’enfant disparu est retrouvé après 10 ans ou plus), le module de progression d’âge proposé améliore le taux d’identification en jeu fermé de FaceNet de 40 % à 49,56 %, et de CosFace de 56,88 % à 61,25 %, sur un jeu de données de célébrités enfants appelé ITWCC. La méthode proposée surpasser également les approches de pointe, avec un taux d’identification au rang 1 passant de 94,91 % à 95,91 % sur un jeu de données publique de vieillissement, FG-NET, et de 99,50 % à 99,58 % sur CACD-VS. Ces résultats indiquent que la progression des caractéristiques faciales en fonction de l’âge renforce significativement la capacité d’identification d’enfants jeunes susceptibles d’être victimes de trafic ou d’enlèvement d’enfants.