Argos Metrics : des maquettes d'applications pour montrer la donnée avant les capteurs

Après le film, les écrans. Entre avril et juillet 2026, Madh.IA a conçu pour Argos Metrics une série de maquettes d'applications : tableaux de bord pour le magasin et pour la marque, simulateur de retour sur investissement, configurateur de campagne retail media, synthèse hebdomadaire par e-mail, supervision des capteurs, poste de commande. Ce sont des démonstrateurs alimentés par des données fictives, pas des produits en service. Leur rôle : montrer à quoi ressemble la donnée d'Argos avant même qu'un capteur soit installé.

Le défi : montrer une donnée que le client n'a pas encore

Argos Metrics vend de la mesure : des comptages, des parcours, des temps d'attente, la conformité des rayons. Tant que les capteurs ne sont pas posés, le prospect n'a rien à regarder. Un film explique le principe ; il ne montre pas l'outil que le directeur de magasin ouvrira chaque matin.

Or chaque public attend un écran différent. Le directeur de magasin veut savoir où se forment les files d'attente. La marque veut savoir si ses produits sont bien exposés et si ses campagnes sont vues. L'équipe technique veut savoir si les capteurs fonctionnent. Et le prospect, avant tout, veut savoir ce que l'installation lui rapportera.

Construire un vrai logiciel pour chacun de ces usages avant d'avoir un client n'aurait pas de sens. Il fallait des maquettes assez réalistes pour qu'on s'y projette, sans prétendre être le produit.

L'idée : une maquette par public, une question par maquette

• Les espaces magasin et marque : côté magasin, le tableau de bord, les alertes, Facing 360 et Argos Score, deux produits d'Argos ; côté marque, les campagnes, les audits, les rapports et les magasins.
• Le simulateur de retour sur investissement, en français et en anglais : le prospect indique son format de magasin, sa surface, le nombre de magasins et son pays ; le simulateur estime les gains par module et montre comment chacun est calculé.
• Le configurateur de campagne retail media, en quatre étapes : magasins, écrans, budget et durée, résultats.
• La synthèse hebdomadaire : l'e-mail que reçoit le directeur de magasin le lundi matin, à afficher en version bureau ou mobile, en thème clair ou sombre.
• La supervision des capteurs : l'état du parc de capteurs laser, les capteurs en ligne ou en alerte, la carte des magasins équipés et le flux des incidents.
• Le poste de commande : le plan du magasin vu de dessus, l'affluence, la durée de visite, la congestion en caisse et l'activité des capteurs, en direct simulé.
• La présentation : un document web qui déroule le problème, la technologie, les indicateurs et les dispositifs.

Les sept maquettes sont des applications web distinctes, créées les 12 et 13 mai 2026, chacune rattachée à son propre projet d'hébergement. Un rendez-vous peut ainsi n'ouvrir que celle qui concerne la personne en face.

La réalisation : des données fictives, et qui le disent

Les maquettes sont construites avec React et Vite, comme de vraies applications web : on clique, on filtre, on change de magasin. Les chiffres, eux, sont fictifs, et l'interface le dit quand il le faut : la supervision des capteurs affiche par exemple la mention « données simulées ».

Un site immersif et une simulation

En juillet 2026, la série s'est complétée d'un site immersif qui pose la question « Que fait votre client entre l'entrée et la caisse ? », avec une page de simulation pour vivre la mesure Argos. Il peut se lancer en local, sur l'ordinateur de la personne qui présente.

Un jumeau numérique de magasin

Le démonstrateur le plus complet est un prototype de jumeau numérique de magasin, livré en marque blanche. Il réunit trois outils.

• Un éditeur : on importe la photo d'un plan, un plan d'évacuation suffit, on le calibre avec deux points de distance connue, puis on trace les murs, les entrées, les rayons, le mobilier et les capteurs.
• Une simulation en 3D : le magasin s'anime de visiteurs simulés, avec l'attente en caisse et une carte de chaleur qui se dessine en direct, et même une visite à pied en vue subjective.
• Une application terrain : le briefing du matin et la vue par rayon, sur mobile comme sur ordinateur.

Sa règle est écrite dans le dossier de livraison : tant que les capteurs réels ne sont pas branchés, les chiffres affichés sont simulés, et un badge l'indique en permanence. Une fois les données branchées, un jour absent est signalé absent, jamais inventé. Tout fonctionne hors ligne : aucune donnée ne quitte la machine.

Le résultat : la donnée visible avant les capteurs

Argos Metrics dispose d'une gamme de démonstrateurs qui couvre chaque usage de sa donnée : le magasin, la marque, le prospect, l'équipe technique. Une présentation peut passer du simulateur de retour sur investissement au poste de commande, puis à la synthèse du lundi, sans qu'aucun capteur soit encore installé.

Ce sont des maquettes de présentation, pas des produits en service : leurs données sont fictives. Elles complètent les deux films réalisés pour Argos Metrics, celui diffusé sur BFM Business et celui consacré aux stations-service : le film explique en une minute, la maquette laisse le prospect cliquer.

Pour quel besoin ce type de démonstrateur ?

• Start-up ou éditeur avant la première version : montrer le produit tel qu'il sera, pour une levée de fonds ou un premier client.
• Vente complexe : donner à chaque interlocuteur l'écran qui le concerne, direction, marque ou équipe technique.
• Technologie de mesure : rendre concrète une donnée que le client n'a pas encore produite.

Pour expliquer la technologie elle-même, la vidéo reste le format le plus rapide à comprendre : voir vidéo IA et 3D pour l'industrie.

Madhi Tortel est AI Filmmaker et fondateur de Madh.IA, studio vidéo IA basé à Lille. Il met en 3D (Blender), en vidéo générative et en motion design des produits et des procédés qu'aucune caméra ne peut filmer.