Reconnaissance du genre et de l’âge

Elle peut l’être, et la mise en œuvre de V-Count est conçue pour cela. La reconnaissance du genre par IA sur un capteur Nano AI produit une estimation anonyme puis supprime l’image, si bien qu’aucune image de visage ni gabarit biométrique n’est conservé et que personne n’est identifié. Comme le résultat n’est lié à aucune personne identifiable, une grande partie du régime du RGPD et du RGPD britannique applicable aux données personnelles ne s’applique pas de la même manière, et aucun traitement biométrique de catégorie particulière n’a lieu. La conformité dépend toutefois de votre juridiction, de votre déploiement et des données que vous y associez : validez les détails avec votre délégué à la protection des données avant la mise en service.

La reconnaissance de l’âge par IA estime une tranche d’âge large plutôt qu’un âge exact, et la précision est la plus élevée au niveau des tranches et des agrégats, ce qui correspond à son usage. Une estimation isolée peut se tromper, surtout près de la frontière entre deux tranches, mais sur des milliers de visiteurs la distribution est assez stable pour comparer magasins, heures, zones et périodes de campagne. L’éclairage, l’angle de la caméra, la hauteur de pose et les obstructions influencent les résultats, c’est pourquoi V-Count valide l’emplacement lors de la mise en service. Nous ne publions pas de chiffre unique de précision, car il n’a de sens que pour une structure de tranches et des conditions d’installation données.

Cela dépend du matériel. L’analyse démographique exige un capteur avec caméra et processeur IA embarqué ; un ancien compteur à faisceau, thermique ou 3D basique ne peut donc pas être mis à niveau par logiciel pour produire âge et genre. La plupart des clients ajoutent des unités Nano AI aux entrées et zones où la démographie compte et conservent leurs compteurs ailleurs ; BoostBI intègre les deux, si bien que vous gardez un historique de fréquentation continu au lieu de repartir de zéro. Si vous prévoyez un déploiement progressif, notre équipe peut examiner votre parc et identifier les portes à convertir en priorité.

Elles répondent à des questions différentes. La reconnaissance faciale cherche à déterminer qui est une personne en comparant un gabarit facial à une base de données, ce qui en fait un traitement biométrique de données personnelles. L’analyse démographique se contente de décrire à grands traits un passant anonyme – tranche d’âge approximative, genre estimé – puis l’oublie. Les capteurs V-Count ne créent, ne conservent ni ne comparent de gabarits faciaux et ne peuvent pas reconnaître le même visiteur un autre jour ou sur un autre site. Le résultat est un comptage assorti d’attributs, pas un dossier sur une personne.

BoostBI restitue la répartition démographique des visiteurs comptés par tranche d’âge et genre estimé, par intervalle de temps et par zone ou entrée, à côté de la fréquentation, de la durée de présence, de l’occupation, des indicateurs de file et des données de ventes connectées. En pratique, vous pouvez lire la conversion par segment, comparer le profil des visiteurs de deux magasins ou de deux étages, suivre l’évolution du mix au fil de la journée et exporter les données démographiques vers votre BI ou votre entrepôt de données via l’API.

Non. L’image est traitée sur le capteur puis supprimée ; seules des métadonnées anonymes quittent l’appareil. Il n’existe ni archive d’images, ni conservation vidéo, ni base de gabarits faciaux nulle part dans la chaîne V-Count, ce qui constitue à la fois une garantie de confidentialité et un avantage pratique, puisque cela supprime la charge de bande passante et de stockage qu’imposerait une architecture caméra vers cloud.

Nano AI. C’est un appareil unique fixé au plafond qui assure à la fois un comptage précis de la fréquentation et une estimation démographique sur l’appareil, si bien qu’un seul capteur couvre les deux besoins à une porte ou dans une zone. Pour les entrées extérieures et les portes de magasins phares très fréquentées, notre équipe vous indiquera où Nano Outdoor ou Nano Prime convient mieux et comment combiner les types d’appareils sur un site sans fragmenter votre reporting.

Les centres l’utilisent dans deux directions. En interne, il montre quel public arrive par quelle entrée et à quel étage selon les heures, ce qui oriente la programmation des événements, les dépenses marketing, les effectifs de l’accueil et l’emplacement des espaces promotionnels. En externe, il soutient la commercialisation : un futur locataire veut des preuves du profil des visiteurs près d’une cellule, et un profilage démographique mesuré est bien plus convaincant qu’une enquête. Les mêmes données servent aussi à tarifer la publicité et l’inventaire DOOH du centre. V-Count Gender and Age Recognition fournit ces données démographiques anonymes.