Le volume de données d'imagerie numérique obtenu pour chaque essai mécanique connait une augmentation fulgurante. La question de développer des algorithmes d'analyses numériquement efficace est donc centrale. Les algorithmes efficaces en Corrélation d'Images Numériques (CIN) sont ceux basés sur un opérateur constant. En ce qui concerne la méthode CIN basées sur les éléments finis (CIN-EF), l'idée consiste à remplacer le gradient de l'image déformée par celui de l'image de référence pour ob-tenir cette propriété. Dans certains cas, cette approximation est incorrecte et conduit à la divergence de l'algorithme même si celui-ci est initialisé tout proche de la solution. Nous présentons ici une analyse mathématique de cet l'algorithme afin de tenter de dessiner les contours de son véritable domaine de validité. Ensuite, une alternative numériquement efficace et inconditionnellement convergente est proposée en s'inspirant de l'algorithme de Gauss-Newton par composition inverse (GNCI).