La caméra est devenue le système d'exploitation du monde physique

Depuis plus de trente ans, les organisations commerciales ont discrètement bâti l'un des plus vastes réseaux de capteurs de l'histoire. Les enseignes ont installé des caméras pour réduire la démarque. Les centres commerciaux, aéroports, universités et collectivités ont suivi pour améliorer la sécurité et la sûreté. Aujourd'hui, des millions de caméras de vidéosurveillance observent les espaces où les gens travaillent, font leurs achats, voyagent et se rassemblent : un investissement considérable qui, pour la plupart des organisations, sert encore un seul objectif : enregistrer ce qui s'est passé. C'est la fonction pour laquelle les systèmes de sécurité ont été conçus : détecter des incidents et déclencher des alarmes. Quiconque voulait mesurer la fréquentation, l'occupation ou les déplacements clients devait investir dans des capteurs séparés et dédiés, car la vidéosurveillance conventionnelle ne pouvait pas fournir de données opérationnelles fiables.

Cela est en train de changer. Les avancées en intelligence artificielle, vision par ordinateur et edge computing font que les caméras déjà possédées par les organisations peuvent désormais accomplir ce que seuls des capteurs dédiés pouvaient faire auparavant. C'est là que PFM intervient : en transformant les données de fréquentation en enseignements exploitables, afin que l'infrastructure qui protège un lieu puisse aussi contribuer à améliorer l'expérience client, optimiser le personnel et gérer les bâtiments plus efficacement.

Autrement dit, la caméra évolue d'un simple dispositif de surveillance vers un capteur d'intelligence business. Et cela change tout. Nous nous sommes entretenus avec Michel l' Amie, notre Chief Product and Technology Officer (CPTO), sur les tenants et aboutissants de l'intelligence de fréquentation générée par les infrastructures de vidéosurveillance existantes.

Chaque bâtiment regorge déjà d'une intelligence inexploitée

Pendant des décennies, les organisations ont abordé la technologie opérationnelle en ajoutant toujours plus d'infrastructure : un appareil par cas d'usage souhaité. Cette approche n'était pas erronée. En réalité, les capteurs dédiés restent la solution la plus précise pour de nombreux environnements, en particulier lorsque le reporting contractuel ou la facturation dépend de la précision. Chez PFM, nous continuons de recommander des technologies comme nos capteurs 3D lorsque les clients exigent des niveaux de précision supérieurs à 99 %, car la bonne technologie dépend du problème à résoudre.

Ce qui a changé, c'est l'idée selon laquelle chaque nouvel enseignement nécessiterait un nouvel équipement. Prenez un centre commercial moderne. Il peut déjà compter 150 caméras couvrant les entrées, couloirs, espaces de restauration, parkings et espaces publics. Une enseigne peut avoir des caméras au-dessus de chaque entrée, caisse et surface de vente. Les aéroports exploitent couramment des centaines, voire des milliers, de caméras à travers leurs terminaux. Vu sous cet angle, ces organisations disposent déjà de l'un des réseaux de capteurs les plus riches imaginables.

Les caméras n'ont jamais été la limite : notre capacité à interpréter ce qu'elles observaient l'était.

« La plupart de nos clients ont déjà des caméras de vidéosurveillance déployées », explique Michel l' Amie, CPTO chez PFM Intelligence. « Ces caméras fonctionnent 24 heures sur 24, mais elles ne génèrent absolument aucune intelligence business. Le problème que nous résolvons n'est pas un manque de caméras. C'est un manque d'intelligence issue de caméras déjà présentes. Les caméras étaient déjà payées. Nous ne faisons que les libérer. »

L'analyse vidéo par IA a atteint un tournant

Beaucoup pensent que le comptage de personnes par caméra est une idée récente. Ce n'est pourtant pas le cas. Le secteur expérimente l'analyse vidéo depuis des années. Le problème est que les générations précédentes de technologie reposaient sur des techniques peinant dans des environnements réels. Les variations de lumière, les ombres, les reflets et les scènes bondées pouvaient tous réduire la fiabilité, rendant les capteurs de comptage de personnes dédiés l'option privilégiée pour les organisations ayant besoin de données fiables. L'intelligence artificielle a changé cette équation.

Les réseaux de neurones modernes ne se contentent pas de comparer des pixels entre images vidéo. Ils reconnaissent des objets, distinguent les personnes des autres objets en mouvement, comprennent les relations spatiales et améliorent continuellement leur capacité à interpréter des environnements complexes. C'est ce saut qui rend l'analyse vidéo par IA d'aujourd'hui fondamentalement différente des systèmes que beaucoup d'organisations avaient écartés il y a dix ans.

« Par le passé, essayer d'extraire des données fiables de comptage de personnes à partir d'une caméra de sécurité standard était vraiment compliqué », déclare l'Amie. « Les modèles de machine learning, les réseaux de neurones et l'IA fonctionnant sur des appareils en périphérie de réseau ont progressé rapidement ces dernières années. La précision et la fiabilité de la détection d'objets par caméra se situent désormais dans une tout autre catégorie. »

Le timing compte : les organisations commerciales font face à une pression croissante pour améliorer leur efficacité, enrichir l'expérience client et prendre des décisions fondées sur des preuves tout en maîtrisant les coûts. Remplacer l'ensemble d'un parc de vidéosurveillance par du nouveau matériel est rarement séduisant. Libérer l'intelligence d'une infrastructure déjà existante l'est.

C'est pourquoi l'analyse vidéo par IA devient rapidement l'une des évolutions les plus prometteuses du marché de l'intelligence du mouvement.

Au-delà de l'analyse vidéo : comprendre le fonctionnement réel des lieux

La première question que se posent de nombreuses organisations est de savoir si l'analyse vidéo par IA peut fournir un comptage de personnes précis à partir de leur vidéosurveillance existante. La réponse est oui. (Avec la précision que l'ajout d'un capteur de comptage de personnes dédié permet d'accroître encore la précision.) Mais s'arrêter au simple comptage passe à côté de l'opportunité la plus large. Compter vous indique combien de personnes sont entrées sur votre site ; comprendre leur comportement vous indique pourquoi il performe ainsi, et ce qu'il faut changer.

Une fois que les caméras existantes deviennent des capteurs intelligents, les enseignements se transforment directement en action. L'analyse vidéo retail révèle où les visiteurs s'attardent le plus longtemps et quelles entrées performent le mieux, afin que le merchandising et les campagnes se déploient là où ils seront réellement vus. L'analyse des files d'attente montre où les files commencent à se former, permettant aux responsables d'ouvrir une caisse ou de repositionner du personnel avant que la satisfaction client n'en pâtisse. Les heatmaps et l'analyse du parcours client révèlent comment les gens se déplacent réellement dans un magasin ou un centre commercial. C'est une preuve tangible pour repenser les agencements, positionner les locataires et tarifer les espaces commerciaux selon la fréquentation plutôt que l'instinct. Et le suivi de l'occupation permet aux équipes techniques d'ajuster les plannings de nettoyage et de personnel à l'usage réel du bâtiment.

Semaine après semaine, saison après saison, ces enseignements se combinent pour former quelque chose de plus précieux que n'importe quel rapport isolé : une compréhension continue, fondée sur des preuves, de la façon dont votre site fonctionne — et de la façon dont il peut mieux fonctionner.

Dans la vidéo ci-dessous, notre Market Development Director Mark King présente les capacités de vidéo IA de PFM lors de notre Customer Event à Future Stores à Londres en juin 2026.

Pris ensemble, ces enseignements transforment la vidéosurveillance d'un système d'enregistrement passif en une source continue d'intelligence business.

Pour les enseignes, cela signifie comprendre comment les décisions de merchandising influencent le comportement des acheteurs. Pour les centres commerciaux, cela signifie mesurer l'impact des événements, des changements de locataires ou de nouvelles entrées. Les aéroports obtiennent une vision plus claire des flux passagers. Les collectivités peuvent mieux comprendre comment piétons et cyclistes utilisent les espaces publics.

La caméra devient plus qu'un dispositif de sécurité. Elle devient un outil d'aide à la décision.

L'analyse vidéo par caméra est-elle conforme au RGPD ?

Chaque fois que l'IA et les caméras sont évoquées ensemble, la question de la vie privée s'invite inévitablement dans la conversation, et nous le comprenons parfaitement. L'innovation responsable repose sur la confiance. Chez PFM, nous sommes fiers que nos solutions soient conçues selon le principe du « privacy-by-design ».

Heureusement, l'analyse vidéo conforme au RGPD moderne est conçue très différemment des systèmes de surveillance que beaucoup imaginent.

Le traitement s'effectue localement, sur du matériel dédié installé sur le site même du client. La vidéo n'a pas besoin d'être diffusée vers le cloud pour être analysée. Les personnes et les véhicules sont anonymisés en temps réel, et la plateforme transmet des métadonnées plutôt que des images. Ce qui arrive dans les tableaux de bord, ce sont des données d'occupation, des comptages de fréquentation, des temps de présence et des statistiques de mouvement — pas des images identifiables.

« La caméra voit le mouvement », déclare l'Amie. « Le logiciel le transforme en donnée et supprime immédiatement l'image, en quelques millisecondes. »

Cette approche privacy-by-design permet aux organisations d'obtenir des enseignements opérationnels tout en respectant l'anonymat des individus, démontrant que les bâtiments intelligents n'ont pas besoin de devenir des environnements de surveillance.

Pourquoi PFM a choisi cette direction

Chez PFM, notre ambition a toujours été d'aider les organisations à libérer le plein potentiel de leurs sites grâce à l'intelligence du mouvement.

Les capteurs de précision dédiés restent une part essentielle de cette vision. Les compteurs de personnes économiques continuent de jouer un rôle important. Mais si nous voulons véritablement aider les organisations à comprendre la performance de leurs espaces, nous devons aussi embrasser l'infrastructure qui nous entoure déjà.

En combinant un logiciel de perception avec la plateforme d'intelligence du mouvement de PFM, nous pouvons transformer des caméras IP existantes en capteurs business intelligents. Les organisations peuvent commencer par le comptage de personnes par vidéosurveillance et l'analyse de fréquentation, puis étendre vers l'analyse des temps de présence, le suivi de l'occupation, l'analyse des flux clients, les heatmaps et des enseignements opérationnels avancés, le tout en utilisant les caméras qu'elles possèdent déjà.

La donnée circule en toute sécurité de la caméra vers notre plateforme d'intelligence, bâtie sur plus de 40 ans d'expérience à transformer les données de fréquentation en enseignements exploitables.

Notre principe directeur est simple : fournir une donnée précise, fiable et cohérente. Cette norme ARC (Accurate, Reliable, Consistent) donne à nos clients la confiance nécessaire pour exploiter activement les données générées par la vidéosurveillance et les transformer en intelligence business, au service de meilleures décisions opérationnelles et stratégiques.

Notre plateforme PFM Advantage rassemble ces enseignements au sein d'un environnement unique et connecté. Soutenue par nos analystes de données, qui travaillent en continu avec les données clients et les surveillent, la plateforme aide les organisations à développer une compréhension plus riche et plus complète de la performance de leurs sites dans le temps.

Il est important de noter qu'il ne s'agit pas de remplacer chaque solution existante par l'analyse vidéo : certains environnements exigeront toujours la précision inégalée de capteurs de comptage de personnes dédiés. D'autres n'auront besoin que de compteurs simples.

Notre responsabilité n'est pas de vendre une technologie en particulier. C'est de recommander la technologie qui aide le mieux chaque client à résoudre son enjeu. C'est la philosophie qui nous anime.

Chaque caméra attend de devenir quelque chose de plus

L'histoire a l'habitude de rendre les révolutions technologiques évidentes a posteriori. Aujourd'hui, il paraît parfaitement naturel qu'un smartphone soit aussi un appareil photo, une carte, un portefeuille et un système de navigation — pourtant chacune de ces capacités a émergé lorsque le logiciel a libéré la valeur d'un matériel que les gens possédaient déjà.

Le même glissement atteint aujourd'hui les millions de caméras de vidéosurveillance qui observent nos magasins, aéroports, campus et villes. Pendant trente ans, elles ont enregistré ce qui s'était passé. Elles peuvent désormais aider à décider ce qui se passe ensuite. L'investissement a déjà été réalisé, l'infrastructure est déjà en place.

Comme le formule Michel l' Amie :
« Notre ambition est de libérer le potentiel des lieux, partout. Chaque caméra est un capteur qui attend d'être activé. »

Y compris les vôtres.

Questions fréquentes :

Puis-je utiliser mes caméras de vidéosurveillance existantes pour le comptage de personnes ?
Oui. Toute caméra IP compatible avec le protocole standard RTSP peut être utilisée pour le comptage de personnes, sans remplacement de caméra nécessaire. Un unique boîtier de calcul IA installé sur votre site se connecte aux caméras que vous possédez déjà et commence à générer des comptages de fréquentation, des niveaux d'occupation, des temps de présence, des heatmaps et des données de densité de foule.

Quelle est la précision du comptage de personnes par IA avec des caméras de vidéosurveillance ?
Le comptage de personnes par IA sur des caméras de vidéosurveillance existantes atteint une précision de plus de 95 %, suffisante pour la grande majorité des cas d'usage opérationnels. Lorsqu'une précision garantie de plus de 99 % est non négociable, par exemple pour des contrats de facturation ou des SLA stricts, l'ajout de capteurs 3D dédiés tels que Xovis reste le bon choix, et c'est ce que PFM recommandera. Les deux technologies sont complémentaires, non concurrentes.

L'analyse vidéo par IA est-elle conforme au RGPD ?
Oui. L'analyse vidéo par IA peut être pleinement conforme au RGPD lorsqu'elle est conçue selon le principe du privacy-by-design : la vidéo est traitée localement, anonymisée en temps réel, et jamais stockée ni transmise. L'ensemble du traitement s'effectue sur du matériel situé sur votre propre site, les visages et plaques d'immatriculation sont pixellisés au moment de l'analyse, et l'image est immédiatement supprimée. Ce qui quitte votre bâtiment, c'est un chiffre, pas un visage. Une documentation technique et juridique complète peut être fournie.

De quel matériel ai-je besoin pour le comptage de personnes par vidéosurveillance ?
Pas de nouvelles caméras — juste un boîtier de calcul IA qui se connecte à votre infrastructure de vidéosurveillance existante. Toute caméra IP compatible RTSP fonctionne, et une résolution Full HD standard suffit. Sans projet d'installation de capteurs, une organisation disposant de centaines de caméras peut générer des enseignements en quelques semaines plutôt qu'en plusieurs mois.

Comment savoir si l'analyse vidéo par IA fonctionnera avec mes caméras ?
Vous pouvez la tester avec vos propres images avant de vous engager : PFM fait passer un court extrait (dix minutes suffisent) de vos caméras dans le système et vous montre les résultats. Vous observez la précision de détection et l'anonymisation en temps réel fonctionner dans votre environnement et vos conditions d'éclairage réels, avant toute décision.