Ce qui échappe encore largement aux enseignes, c’est l’instant qui précède l’achat : ce que l’œil a retenu, ce qu’il a écarté, ce devant quoi il a hésité. Une entreprise, Auki, affirme pouvoir combler cet angle mort sans ajouter le moindre équipement. J’ai voulu comprendre ce que cette promesse recouvre, et ce qu’elle soulève.
Un jumeau numérique construit avec des téléphones
Auki se présente comme un acteur du « web du monde réel », c’est-à-dire une couche logicielle destinée à rendre l’espace physique lisible par des machines. Dans ses comptes rendus publics de septembre 2026, l’entreprise décrit une chaîne assez simple dans son principe.
Elle commence par cartographier le lieu à l’aide de smartphones, pour produire un jumeau numérique : une représentation virtuelle et à jour du magasin, avec ses rayons, ses produits, ses circulations. Cette carte sert déjà, selon Auki, au personnel en réalité augmentée et à des robots qui s’y repèrent.
Vient ensuite l’étape qui nous intéresse ici. Les caméras déjà fixées au plafond, celles de la vidéosurveillance ou du comptage, sont rattachées à cette carte. Leurs images servent à estimer la position des personnes, l’orientation de leur tête et donc la direction de leur regard.
De la caméra de surveillance à la carte d’attention
Le résultat prend la forme d’une carte de chaleur : des zones rouges là où les regards s’attardent, des zones bleues là où ils glissent. D’après Auki, cette carte peut être consultée par heure, par jour ou par mois, et reliée au catalogue pour rapprocher l’attention portée à un produit de ses ventes.
L’idée n’est pas neuve en elle-même. Les chercheurs en vision par ordinateur travaillent depuis des années sur l’estimation du regard en environnement commercial, et des outils d’eye-tracking, avec lunettes ou webcam, servent déjà à tester des emballages ou des mises en rayon sur des panels volontaires. Ce qui change, c’est le déploiement : on ne recrute plus de participants, on exploite en continu le flux d’une infrastructure qui existe déjà.
Le basculement est là, et il tient à peu de chose. Le monde physique était resté plus opaque que le web, où chaque clic et chaque temps de lecture se mesurent depuis longtemps. L’attention, en ligne, est une donnée courante. Elle pourrait le devenir aussi en boutique.
📷 𝗟𝗲 𝗺𝗮𝗴𝗮𝘀𝗶𝗻 𝘃𝗶𝗲𝗻𝘁 𝗱’𝗮𝗽𝗽𝗿𝗲𝗻𝗱𝗿𝗲 𝗮̀ 𝘃𝗼𝗶𝗿 𝗼𝘂̀ 𝘀𝗲 𝗽𝗼𝘀𝗲𝗻𝘁 𝗹𝗲𝘀 𝘆𝗲𝘂𝘅 👀
Perchées au plafond, devenues presque invisibles à force de faire partie du décor.#AI #ArtificialIntelligence #ComputerVision #RetailTech #Retail #DigitalTwin pic.twitter.com/7W8Yg4xkrl— Silicon Valley (@SiliconValleyMa) October 2, 2026
Une donnée agrégée, mais à quelles conditions
Auki met en avant un argument central : le système ne dit pas qui a regardé, seulement ce qui a été regardé, de façon agrégée. Son fondateur compare la démarche au comptage des voitures sur un pont, sans relever les plaques. Selon l’entreprise, la personne « n’entre jamais dans le registre ».
L’argument est sérieux, mais il appelle deux nuances.
La première concerne le moment où l’anonymisation intervient. Pour estimer une posture et un regard, le système doit d’abord analyser une image de personne. Que le résultat final soit agrégé n’efface pas ce traitement intermédiaire. Dans la lecture habituelle des juristes, le droit de la protection des données s’intéresse à l’ensemble de la chaîne, et pas seulement à ce qui est stocké à la fin. La garantie repose donc sur l’architecture : où l’image est traitée, pendant combien de temps, ce qui en sort, et qui peut le vérifier.
La seconde nuance concerne la finalité. Une caméra installée pour la sécurité des biens et des personnes n’a pas été posée pour mesurer l’attention commerciale. Détourner son flux vers un autre usage soulève la question de la limitation des finalités, principe cardinal du droit européen. Auki dit d’ailleurs elle-même que ces débats pèsent lourd : dans sa mise à jour du 25 septembre, elle explique que la démonstration a suscité des réactions contrastées, et que la législation comme l’inertie du commerce de détail comptent davantage que l’effet de démonstration.
Ce que la recherche dit de la précision
Reste une question plus prosaïque : cela fonctionne-t-il, et avec quelle finesse ? Les travaux académiques invitent à la mesure. Une étude publiée en 2022 sur l’estimation du regard en magasin, qui a introduit un jeu de données dédié, rapporte une erreur angulaire de l’ordre de 15 degrés pour son meilleur modèle. À quelques mètres, un tel écart suffit à confondre deux produits voisins sur une étagère.
Cette étude a quatre ans, et les modèles ont progressé depuis. Auki n’a, à ma connaissance, pas publié de chiffres de précision détaillés pour sa démonstration. Il faut donc distinguer deux niveaux. Pour dire qu’un rayon entier attire plus l’attention qu’un autre, une estimation approximative, moyennée sur des milliers de passages, peut suffire. Pour arbitrer entre deux références côte à côte, la prudence s’impose tant que la méthode n’a pas été documentée et évaluée de façon indépendante.
Le cadre juridique, premier juge du modèle
En Europe, la question se pose avec une acuité particulière. Le RGPD s’applique dès lors qu’une personne peut être identifiée, directement ou non, et l’image d’une personne en est en principe une donnée. L’information des clients, l’analyse de proportionnalité, la durée de conservation et le droit d’opposition deviennent alors des sujets concrets, que l’affichage d’un simple pictogramme de vidéosurveillance ne couvre pas nécessairement.
Le règlement européen sur l’IA ajoute une couche de transparence et interdit certaines pratiques, comme l’inférence d’émotions sur le lieu de travail ou dans l’éducation. À ma lecture, l’estimation de la direction d’un regard n’entre pas dans ces catégories, mais la frontière avec l’analyse d’intérêt ou d’émotion est ténue, et c’est un point que les avocats spécialisés suivront de près.
Au Maroc, la loi 09-08 relative à la protection des personnes physiques à l’égard du traitement des données à caractère personnel, contrôlée par la CNDP, encadre aussi la vidéosurveillance et ses usages dérivés. Aucun commerçant ne devrait s’engager sans vérifier la conformité de son installation.
Ce que les enseignes peuvent en attendre
Pour un distributeur, l’intérêt est double : éviter d’installer un nouveau parc de capteurs, et disposer d’une mesure continue plutôt que d’un audit ponctuel. Auki indique que ses pilotes payants couvrent déjà plus de 6 500 points de vente, ce qui reste à documenter enseigne par enseigne, et distingue un pilote d’un déploiement généralisé.
Voici les points qui, selon moi, détermineront l’adoption :
- la précision réelle de l’estimation du regard, mesurée de façon indépendante
- le lieu du traitement des images, sur site ou dans le cloud, et la durée de conservation
- la transparence vis-à-vis des clients et la possibilité de s’opposer
- la compatibilité avec le parc de caméras existant et avec le catalogue produits
- le gain commercial démontré, c’est-à-dire la capacité à relier l’attention aux ventes
Un espace qui apprend à répondre
Si cette technologie tient ses promesses, le magasin cesse d’être un simple lieu de vente. Il devient un espace qui enregistre ce qu’on lui prête d’attention, et qui peut, demain, ajuster un affichage, déplacer un produit ou orienter un employé en conséquence. La frontière entre la mesure et l’incitation est alors fine.
Le débat qui s’ouvre ne porte pas seulement sur la technique. Il porte sur ce que les clients acceptent qu’on déduise d’eux, même sans les identifier, dès lors qu’ils ne l’ont pas demandé. La réponse dépendra moins de la qualité des algorithmes que des garanties que les enseignes seront prêtes à rendre vérifiables. L’attention, devenue une donnée en ligne, ne s’installera durablement dans les magasins que si la confiance suit.
FAQ
Faut-il installer de nouvelles caméras pour utiliser le système d’Auki ?
Non, selon l’entreprise : il s’appuie sur des caméras déjà en place, rattachées à un jumeau numérique du magasin construit avec des smartphones.
Le système identifie-t-il les clients ?
Auki affirme que non : seule l’attention portée aux produits est conservée, de façon agrégée, sans lien avec une personne. Cette garantie dépend de l’architecture technique, qu’il revient aux enseignes et aux autorités de vérifier.
Est-ce légal en Europe ?
Cela dépend de la configuration. Le RGPD s’applique au traitement d’images de personnes, avec des exigences de finalité, d’information et de proportionnalité. Chaque déploiement doit donc être évalué au cas par cas.
Le suivi du regard est-il précis ?
La recherche académique fait état d’erreurs de plusieurs degrés dans les conditions d’un magasin. L’outil est plus fiable pour des tendances agrégées que pour distinguer deux produits voisins.
