Les biais dans les systèmes biométriques, tels que ceux liés au genre et à l'ethnie, sont des enjeux technologiques et sociétaux cruciaux à considérer. Dans ce travail, nous suivons un scénario de boîte grise avec une transparence limitée, permettant l'accès au score de comparaison biométrique et au seuil de décision. Différentes métriques d'évaluation ont été proposées pour quantifier l'équité d'un système biométrique. Nous proposons, tout d'abord, une méthode pour analyser les biais dans un système équitable et, ensuite, une étude comparative des métriques à l'état de l'art, en nous concentrant sur la corrélation entre les biais et les métriques dans les systèmes de reconnaissance faciale. Dans notre protocole expérimental, nous utilisons différentes bases de visages et des extracteurs de visages avec différentes fonctions de perte. Les résultats expérimentaux permettent d'évaluer la capacité des métriques à quantifier correctement ou non les biais dans les systèmes biométriques.