National audienceWith a massive amount of new images and videos being produced every day, understanding visual content becomes a major issue in today's research. Can users be part of this process which is usually adressed by computer vision mechanisms ? We try in this paper to answer this question. We present here a method to analyze users' behaviour when viewing interactive videos (zoomable video) to detect regions of interest (ROI). We do not analyze spatio-temporal properties of the video but only traces of users' interactions, to detect the Region of Interest. We aim at investigating in future work the different ways of combining those two methods.Face à la production massive actuelle d'images et de vidéos numériques, la compréhension automatique de contenus visuels est un enjeu majeur. Quel peut-être le rôle des utilisateurs dans ce processus d'analyse qui s'appuie, aussi, sur des mécanismes de vision artificielle ? Telle est la question centrale soulevée dans cet article. L'approche suivie ici consiste à analyser le comportement des utilisateurs lorsqu'ils visionnent des vidéos interactives (zoomables) pour détecter des régions d'intérêt (ROI). La détection de ROI s'opère ici par analyse des usages (crowdsourcing) et non par analyse des propriétés spatio-temporelles du contenu de la vidéo. Notre objectif dans des travaux futurs est de montrer la complémentarité de ces deux méthodes et d'en étudier les modalités
