DATAVSN est le logiciel d’affichage dynamique développé par HYPERVISUAL : un CMS d’abord, auquel peut s’ajouter la reconnaissance d’audience anonyme. Cet article explique ce qu’il mesure (comptage anonyme des passages, taux d’arrêt, temps d’attention, genre et tranche d’âge), comment les images sont traitées sur site sans identifier personne, et comment exploiter les chiffres pour améliorer vos contenus.
Sur cette page
Points clés
- DATAVSN est d’abord un CMS ; la reconnaissance d’audience anonyme s’y ajoute, puis l’interactivité
- Métriques : comptage anonyme des passages, taux d’arrêt et temps d’attention, avec une répartition anonyme par genre et par tranche d’âge
- Traitement sur site (edge computing) : les images sont analysées sur l’appareil, jamais conservées, et personne n’est identifié
- Optimisation mesurable : temps d’attention et taux d’arrêt comparés écran par écran, semaine après semaine
- Chiffres agrégés avant de quitter le site, données hébergées en Suisse
Ce que mesure DATAVSN
La base, c’est le CMS : le client diffuse, programme et met à jour ses contenus à distance. La reconnaissance d’audience anonyme s’y ajoute, puis l’interactivité. Avec la reconnaissance d’audience, vous savez en temps réel combien de personnes voient vos écrans, combien s’arrêtent et combien de temps elles regardent, sans que personne soit identifié.
La mesure de la publicité digitale hors domicile (DOOH) souffre encore de standards disparates : en juillet 2025, l’IAB a publié son guide de mesure du DOOH précisément pour aider acheteurs et vendeurs à s’accorder sur un cadre commun. D’où l’importance de définitions claires : chaque métrique de DATAVSN est définie ci-dessous.
Pourquoi mesurer l’audience d’un écran ?
Selon Grand View Research (édition de juin 2026), le marché mondial de l’affichage dynamique devrait atteindre 58,4 milliards USD d’ici 2033, avec une croissance annuelle de 8,2 % à partir de 2026. Or un écran ne produit de résultats que s’il atteint la bonne audience au bon moment, et beaucoup de réseaux fonctionnent à l’aveugle : leur audience est estimée d’après la fréquentation au lieu d’être mesurée devant l’écran. DATAVSN mesure cette audience en temps réel, pour améliorer les contenus à partir de chiffres réels.
La plateforme est développée par HYPERVISUAL, intégrateur suisse. Elle associe le traitement sur site (edge computing) à la reconnaissance d’audience anonyme et produit des chiffres exploitables sans conserver d’image ni identifier personne.
Comment ça fonctionne
Traitement sur site (edge computing)
Contrairement aux solutions d’analyse dans le cloud qui envoient des flux vidéo vers des serveurs distants, DATAVSN traite tout sur site. Une caméra placée sur l’écran ne voit que les personnes qui se trouvent devant lui, et les images sont analysées localement, sur l’appareil installé avec l’écran. Aucune image ni aucune donnée personnelle ne quitte le site.
Cette architecture offre trois avantages. D’abord, le traitement se fait en temps réel sur site : l’écran peut réagir à l’audience présente sans dépendre d’un serveur distant. Ensuite, les besoins en bande passante restent minimes, puisque seuls des chiffres agrégés et anonymes sont transmis à la plateforme. Enfin, la protection des données est inscrite dans l’architecture au lieu de dépendre de règles de gestion des données.
Les métriques
DATAVSN fournit trois métriques et un profil anonyme de l’audience. Aucune ne fait appel à la reconnaissance faciale ni à la détection d’émotions : l’analyse repose sur des compteurs anonymes calculés localement.
Comptage anonyme des passages
Le nombre de personnes qui passent devant l’écran, comptées sans identifier personne. Comme la caméra ne voit que l’espace situé devant l’écran, le comptage reflète l’audience propre de l’écran, et non la fréquentation de toute la rue ou de tout le centre commercial.
Taux d’arrêt
La part des passants qui s’arrêtent au lieu de poursuivre leur chemin : le premier signe qu’un message accroche le regard.
Temps d’attention
Combien de temps les personnes regardent l’écran. Savoir que quelqu’un a jeté un coup d’œil à l’écran est très différent de savoir qu’il l’a regardé 12 secondes plutôt que 3. Lu avec le taux d’arrêt, le temps d’attention est le signal le plus utile pour tester un contenu créatif : un message devant lequel beaucoup passent mais peu s’arrêtent, ou qu’on ne regarde que brièvement, est une occasion créative manquée.
Genre et tranche d’âge
Une répartition anonyme de l’audience par genre et par tranche d’âge, heure par heure. Elle permet à la programmation de suivre l’audience réellement présente, comme le montrent les exemples ci-dessous.
Exploiter les données pour améliorer les contenus
Cycle d’optimisation des contenus
Une exploitation efficace des données suit un cycle d’optimisation systématique :
Phase de mesure : durant deux à trois semaines, l’écran diffuse sa boucle habituelle pendant que le système compte ce qui se passe devant la vitrine : combien passent, combien s’arrêtent, combien de temps ils regardent, et la répartition anonyme par genre et par tranche d’âge, heure par heure. Il ne s’agit pas encore de prouver quoi que ce soit, mais de savoir quel public la vitrine touche réellement, ce qui correspond rarement à ce que l’enseigne imaginait.
Tests A/B : déployez des variantes de contenu et mesurez les écarts de performance. Testez le message, le style visuel, l’emplacement de l’appel à l’action et le moment de diffusion. La significativité statistique dépend de la fréquentation et de l’ampleur de l’écart mesuré.
Itération : retenez les variantes gagnantes et continuez à tester les éléments secondaires. L’amélioration se cumule dans le temps : chaque cycle resserre l’écart entre ce qui est programmé et ce qui retient réellement l’attention. Notre guide pour calculer le ROI de l’affichage dynamique montre comment traduire ces chiffres en valeur pour l’entreprise.
Ce que le système rend visible
Prenons une vitrine de centre commercial. Le compteur distingue d’abord deux populations que l’on confond d’ordinaire : les passants, et ceux qui s’arrêtent. Le rapport entre les deux, le taux d’arrêt, dit si la vitrine travaille ou si elle est simplement allumée. À cela s’ajoutent le temps d’attention, soit la durée moyenne du regard porté sur l’écran, et les heures où les arrêts se concentrent, qui ne coïncident pas toujours avec les heures de plus forte affluence.
La reconnaissance d’audience fournit aussi une répartition anonyme par genre et par tranche d’âge, et permet d’asservir la programmation à ce profil. Une enseigne peut décider qu’une audience à dominante féminine d’une tranche d’âge plus jeune déclenche la mise en avant d’une ligne de chaussures, et qu’une audience à dominante féminine d’une tranche plus âgée fait basculer vers les soins du visage. La règle est écrite par le marketing, pas par la caméra : le système fournit le profil, l’enseigne décide de la réponse.
En exploitation, l’écran reste en veille tant que personne n’est là. Quelqu’un s’arrête, le système lit le profil anonyme présent devant la vitre et déclenche la séquence que l’équipe commerciale a associée à ce profil ; la personne repart, l’écran retourne en veille. L’arbitrage entre plusieurs personnes est volontairement simple : c’est la première personne détectée qui fixe la séquence, et les autres présents dans le champ sont pris à leur tour, une fois cette détection terminée. La détection se fait en cascade plutôt qu’en moyennant les profils, ce qui garde le comportement prévisible pour qui a écrit les règles de programmation. C’est du ciblage publicitaire au sens ordinaire du marketing, le bon message pour la bonne audience, avec une différence qui compte : le ciblage porte sur un profil, jamais sur une personne. Pas d’identité, pas d’image conservée, aucune reconnaissance d’un visiteur qui revient.
Ces bascules restent des exemples de configuration, pas des résultats observés. Nous ne publierons de chiffres de performance que lorsqu’ils viendront de parcs réellement exploités. Pour un projet concret, voyez notre étude de cas d’un réseau de dix pop-up stores, où la reconnaissance d’audience anonyme faisait partie de notre offre.
Protection des données dès la conception
Quatre choix de conception
La mesure d’audience n’est utile que si elle respecte la vie privée. DATAVSN y répond par quatre choix de conception.
Aucune image conservée : le système ne conserve jamais de photographies ni de gabarits biométriques. L’analyse d’image se fait en temps réel sur l’appareil et ne produit que des statistiques anonymes ; une fois traitées, les images sont effacées.
Agrégation anonyme : toutes les métriques sont agrégées avant de quitter l’appareil. Le tableau de bord indique par exemple combien de femmes d’une tranche d’âge donnée ont regardé l’écran entre 14 h et 15 h, jamais le comportement d’un individu.
Hébergement suisse : les données sont entièrement hébergées en Suisse.
Développement interne : DATAVSN est développé par HYPERVISUAL, l’intégrateur suisse qui l’installe.
Accès aux chiffres
Le client consulte les chiffres dans DATAVSN depuis un navigateur web, écran par écran et heure par heure.
Pour commencer
HYPERVISUAL assure toute la mise en œuvre de DATAVSN : nous nous déplaçons si nécessaire, puis nous installons le matériel, configurons le système et formons votre équipe. DATAVSN est proposé en option sur les installations d’écrans fixes.
