L'authentification basée sur les connaissances est cruciale pour les systèmes de dialogue oral orientés vers des tâches qui offrent des services personnalisés et axés sur la protection de la vie privée. Ces systèmes doivent être capables d'inscrire (E), de vérifier (V) et d'identifier (I) de nouveaux utilisateurs ainsi que ceux qui reviennent, en se basant sur leurs informations personnelles, par exemple le code postal, le nom et la date de naissance. Dans cette étude, nous formalisons les trois tâches d'authentification et leurs protocoles d'évaluation, et nous présentons EVI, un ensemble de données multilingue complexe comprenant 5 506 dialogues en anglais, polonais et français. Nos modèles proposés établissent les premiers benchmarks compétitifs, explorent les défis du traitement multilingue du langage naturel dans le dialogue oral, et définissent des orientations pour les recherches futures.