Un avenir plus vert grâce à la Vision AI et à Ultralytics YOLO
Découvre TrashBestie, une application innovante qui utilise Ultralytics YOLOv8 pour optimiser le tri des déchets grâce à l’AI. Rejoins le mouvement écoresponsable avec une solution numérique.
TrashBestie est une nouvelle application qui nous aide à trier et à gérer les déchets d’une manière différente et plus efficace grâce à la vision par ordinateur. TrashBestie utilise l’apprentissage profond et des technologies avancées pour aider chacun à agir afin de rendre la planète plus propre et plus durable.
L’équipe à l’origine de TrashBestie imagine un avenir où les déchets ne seront plus une nuisance, mais une occasion de changer les choses positivement. Le tri des déchets est important pour protéger l’environnement, préserver les ressources et réduire la pollution. C’est dans cette optique que TrashBestie est devenue une solution numérique permettant à chacun de prendre facilement des décisions éclairées en matière de gestion des déchets. L’objectif est clair : inspirer un mouvement collectif en faveur d’une gestion responsable des déchets et favoriser une planète plus propre pour les générations futures.
À la rencontre de l’équipe derrière TrashBestie#
Avant de nous plonger dans la technologie innovante qui se cache derrière TrashBestie, faisons connaissance avec ses créateurs :
- Helge Rölleke : Fort d’une expérience dans la vente de solutions de santé, Helge s’est réorienté vers la science des données et a mené des recherches novatrices sur les performances des entreprises et la rémunération des dirigeants. Il est également passionné de champignons et ouvert à de nouvelles opportunités dans le domaine de la science des données.
- My : Scientifique des données et développeuse frontend, elle combine ses compétences pour relever des défis complexes et créer des applications web faciles à utiliser.
- Simantini Shinde : Scientifique des données junior spécialisée dans l’analyse des données, l’apprentissage automatique et bien d’autres domaines. Simantini défend fermement le développement open source, explore constamment de nouvelles technologies et cherche à maintenir un mode de vie équilibré et durable.
Le parcours vers l’apprentissage automatique et l’IA appliquée à la vision#
Helge a commencé à étudier l’apprentissage automatique dans le cadre de son mémoire de master, consacré à l’analyse du lien entre la rémunération d’un dirigeant et la réussite d’une entreprise. Ce travail reposait sur des modèles de régression et des techniques d’apprentissage automatique. Helge a pu approfondir ses connaissances dans le domaine de l’IA appliquée à la vision lors du Bootcamp de Spiced Academy. Il y a expérimenté l’apprentissage profond et évalué l’utilité des modèles Ultralytics YOLO.
My avait un ami qui partageait ses projets de science des données, ce qui a éveillé son intérêt pour l’apprentissage automatique. Elle était fascinée par la façon dont les données pouvaient révéler des informations et optimiser les processus. C’est pourquoi elle a rejoint le Bootcamp, où elle a rencontré Simantini et Helge.
Simantini a commencé à explorer l’apprentissage automatique pendant son mémoire de master. Elle en a découvert le potentiel dans son domaine de travail, qui consiste à évaluer les dommages causés aux bâtiments par les tremblements de terre. Après l’obtention de son diplôme, Simantini a occupé différents postes liés aux données. Ces expériences l’ont finalement conduite à un bootcamp de science des données et ont éveillé son intérêt pour le ML et l’IA appliquée à la vision.
Pourquoi choisir Ultralytics YOLO pour TrashBestie#
L’utilisation d’Ultralytics YOLOv8 comme outil principal par TrashBestie relève d’un choix stratégique.
- Facilité d’utilisation : Comme Ultralytics YOLOv8 est open source et facile à utiliser, il était très accessible à l’équipe.
- Précision : Ultralytics YOLOv8 a fourni une meilleure précision, notamment au niveau des scores de précision.
- Flexibilité : L’équipe a pu intégrer Ultralytics YOLOv8 de manière fluide à Roboflow, améliorant ainsi son flux de travail.
Comment fonctionne TrashBestie ?#
TrashBestie fonctionne comme un assistant personnel au tri des déchets et utilise l’intelligence artificielle pour simplifier le processus en quatre étapes simples :
- Détection avec ta caméra. Utilise la caméra de ton appareil pour prendre une photo du déchet dont tu ne sais pas comment te débarrasser.
- Reconnaissance instantanée. Grâce à la technologie de reconnaissance d’images d’Ultralytics YOLOv8, l’application peut analyser rapidement les images et identifier différents types de déchets.
- Informations pédagogiques. TrashBestie ne se contente pas de formuler des recommandations. Cet outil fournit aux utilisateurs des informations pédagogiques pour leur permettre de comprendre les méthodes d’élimination des déchets suggérées. Cela favorise à long terme l’apprentissage et l’adoption de pratiques de tri responsables.
- Facile à utiliser et accessible. L’application est facile à utiliser et accessible à tous, ce qui permet à toute personne utilisant un appareil Android de trier ses déchets de manière écoresponsable.
Détection d’objets par webcam
Créer TrashBestie#
Le développement de TrashBestie comprend une série d’étapes essentielles :
- Étiquetage et annotation. Les images sont soigneusement étiquetées et annotées à l’aide d’outils comme Roboflow afin de créer un jeu de données robuste pour l’entraînement.
- Exportation du jeu de données. Après l’exportation du jeu de données étiqueté, le jeu de données de détection d’objets est prêt pour l’entraînement.
- Entraînement avec Ultralytics YOLOv8. Le modèle YOLOv8 est entraîné sur le jeu de données exporté, en se concentrant sur l’ajustement précis de ses paramètres afin d’améliorer la précision de la détection d’objets.
- Déploiement avec Streamlit. Le modèle Ultralytics YOLOv8 est intégré à l’application Streamlit, ce qui garantit une détection d’objets efficace et précise. Cette application est hébergée sur GitHub et utilise YOLOv8 et Streamlit pour la détection et le suivi d’objets.
L’avenir de TrashBestie#
TrashBestie continue de s’améliorer en ajoutant la localisation, en devenant plus accessible sur iOS et Android et en perfectionnant ses techniques de traitement des images. L’équipe s’engage à améliorer constamment les performances et la précision de l’application.
Découvre leur projet sur Devpost, qui comprend une galerie d’images et une vidéo YouTube présentant les détails de leur travail.
TrashBestie a pour mission de révolutionner la gestion des déchets et de rendre notre planète plus propre et plus durable. Il s’agit d’un premier pas vers l’avenir, qui pourrait même révolutionner la conception des carrières dans la gestion des déchets. Rejoins-les dans cette aventure passionnante vers un avenir plus vert !
Contacte l’équipe de TrashBestie :#
Helge : LinkedIn, GitHub
Simantini : LinkedIn, GitHub, Medium
My : LinkedIn
