La correspondance de forme entre nuages de points non supervisée vise à établir des correspondances point par point entre un nuage de points source et un nuage de points cible. Les méthodes existantes obtiennent ces correspondances directement en calculant la similarité des caractéristiques point par point entre les nuages de points. Toutefois, les objets non rigides présentent une grande déformabilité et des formes inhabituelles, ce qui constitue un défi ancien pour établir directement des correspondances entre des nuages de points aux formes atypiques. Pour relever ce défi, nous proposons un réseau de correspondance de forme de nuage de points non supervisé, nommé TANet, comprenant un module de génération de modèle (template) et un module d’assistance par modèle. Le TANet présente plusieurs avantages. Premièrement, le module de génération de modèle établit un ensemble de modèles apprenables dotés d’une structure explicite. Deuxièmement, nous introduisons un module d’assistance par modèle qui exploite de manière approfondie les modèles générés afin d’établir des correspondances de forme plus précises depuis plusieurs perspectives. Des expériences étendues sur quatre jeux de données humains et animaux démontrent que TANet atteint des performances favorables par rapport aux méthodes de pointe.