La transformation de caractéristiques par affinités par paires équilibrées (BPA) est conçue pour améliorer les caractéristiques d'un ensemble d'éléments d'entrée afin de faciliter les tâches de correspondance ou de regroupement en aval. L'ensemble transformé encode une représentation riche des relations d'ordre supérieur entre les caractéristiques d'entrée. Un problème particulier de correspondance fractionnaire à coût minimal et flux maximal, dont la version régularisée par l'entropie peut être approximée par une optimisation de transport optimal (OT), conduit à une transformation efficace, différentiable, équivariante, sans paramètre et interprétable probabilistiquement. Bien que le solveur OT Sinkhorn ait été largement adapté dans de nombreux contextes, nous l'utilisons différemment en minimisant le coût entre un ensemble de caractéristiques et lui-même, et en utilisant les lignes du plan de transport comme nouvelle représentation. Expérimentalement, cette transformation s'avère très efficace et flexible dans son utilisation, et améliore constamment les réseaux dans lesquels elle est intégrée, pour diverses tâches et schémas d'entraînement. Nous démontrons des résultats à l'état de l'art dans la classification à faible nombre d'exemples, le clustering d'images non supervisé et la ré-identification des personnes. Le code est disponible sur \url{github.com/DanielShalam/BPA}.