L'importance de la dynamique faciale pour la reconnaissance d'expressions spontanées a été prouvée dans l'iden-tification subtile des déformations physiques du visage. Les approches courantes de reconnaissance d'expressions fa-ciales sont performantes sur des datasets où l'environne-ment est contrôlé et les expressions sont actées. Cepen-dant, ces datasets ne reflètent pas les conditions rencon-trées dans une situation d'interaction naturelle où la per-sonne est libre de ses mouvements. Dans ces contextes, la présence de variations de pose et de larges déplacements rend l'analyse difficile. Cet article présente une synthèse originale des solutions de normalisation et d'extraction de mouvements du visage en présence d'expressions sponta-nées et propose d'étudier l'impact de ces méthodes de nor-malisation sur la dynamique faciale.