Résumé : L'objectif de cet article est d'estimer une mesure dynamique de la profondeur du marché, appelée VNET (volume net directionnel), pour une action cotée à la Bourse des Valeurs Mobilières de Tunis (BVMT) en utilisant des données de très hautes fréquences. La VNET mesure la différence entre le volume de transactions initiées par les acheteurs et le volume de transactions initiées par les vendeurs pendant le temps nécessaire pour faire varier le prix d’un certain nombre d’échelons de cotation. Il s'agit d’un concept multidimensionnel qui tient compte des trois facettes de la liquidité : quantité, prix et temps. La VNET permet de mesurer la profondeur pour une durée-prix donnée, que l'on peut étudier tout au long de la journée de négociation afin de comprendre la dynamique à court terme de la liquidité. Pour ce faire, nous modélisons la durée-prix à l'aide d'un modèle de durée conditionnelle autorégressive (ACD) qui permet de tenir compte des spécificités des données de très hautes fréquences irrégulièrement espacées dans le temps, afin d’obtenir une mesure non biaisée et efficace. La nature du modèle ACD permet de prévoir les variations futures de la liquidité d'un titre. En identifiant le moment opportun pour acheter ou vendre, la VNET est un bon outil pour toute stratégie de négociation optimale. Les résultats empiriques que nous avons trouvés indiquent que la mesure VNET de la profondeur du marché dépend des conditions internes d’échange. Mots clés : Microstructure du marché, Asymétrie d’information, Liquidité, Profondeur du marché, modèle ACD. Classification JEL : C41, D82, G12 Type de l’article : Recherche empirique Abstract: This paper aims to estimate a dynamic measure of market depth, called VNET (directional net volume), for a stock listed on the Tunis Stock Exchange using high-frequency data. VNET measures the difference between the volume of transactions initiated by buyers and sellers during the time required to move the price to a certain number of ticks. It is a multidimensional concept that considers the three facets of liquidity: quantity, price, and time. VNET provides a measure of depth for a given price duration, which can be studied throughout the trading day to understand the short-term dynamics of liquidity. To do this, we model the price duration using an Autoregressive Conditional Duration (ACD) model, which allows us to consider the specificities of very high-frequency data irregularly spaced over time, to obtain an unbiased and efficient measure. The nature of the ACD model makes it possible to predict future variations in the liquidity of a security. By identifying the right time to buy or sell, VNET is a good tool for any optimal trading strategy. The empirical results indicate that the market depth depends on internal trading conditions. Keywords: Market microstructure, Asymmetric information, Liquidity, Market depth, ACD model. JEL Classification: C41, D82, G12 Paper type: Empirical research