Les points forts d'Ultralytics lors de YOLO Vision 2025 !

La communauté de l'IA et de la vision par ordinateur s'est réunie le 25 septembre pour YOLO Vision 2025 (YV25), l'événement hybride annuel de vision par ordinateur d'Ultralytics. Organisé à Londres au Pelligon et diffusé dans le monde entier, l'événement a accueilli un groupe diversifié de chercheurs, d'ingénieurs et de passionnés d'IA pour partager des idées et découvrir de nouvelles innovations, telles que Ultralytics YOLO26.

Marquant sa quatrième année, l'événement n'a cessé de croître en termes de portée et d'impact. Le flux en direct de YV25 a déjà capté plus de 6 800 vues, généré plus de 49 000 impressions et accumulé près de 2 000 heures de visionnage.

YV25 a débuté par un mot d'ouverture de notre animateur Oisin Lunny, qui a donné le ton de la journée en encourageant les participants à se connecter, à partager et à profiter pleinement de l'événement. Comme il l'a si bien dit : « YOLO Vision 2025 est la conférence qui unit la communauté de la vision par ordinateur open-source pour se concentrer sur les données, l'apprentissage automatique et les avancées en vision par ordinateur. »

Dans cet article, nous résumerons les points forts de YOLO Vision 2025, notamment le lancement du produit, les discours principaux, une table ronde, des démonstrations en direct et les moments communautaires qui ont rendu cette journée spéciale. Commençons !

Passer d'un seul GPU à un financement de série A de 30 millions de dollars#

À l'approche de l'événement, l'enthousiasme était grand autour du lancement du nouveau produit, et Glenn Jocher, notre fondateur et PDG, a commencé la journée en capitalisant sur cette énergie.

Il a partagé le parcours d'Ultralytics, rappelant comment, en 2020, il menait des expériences sur une seule 1080 Ti branchée à son MacBook, une configuration aujourd'hui obsolète. Depuis ces modestes débuts, Ultralytics est devenue une communauté mondiale avec des milliards d'inférences quotidiennes propulsées par les modèles YOLO.

Glenn a également évoqué la récente clôture par Ultralytics d'un tour de financement de série A de 30 millions de dollars. Il a expliqué comment cet investissement alimentera la prochaine étape de croissance en permettant à l'entreprise de faire évoluer son équipe, d'élargir ses recherches et de sécuriser les ressources informatiques nécessaires pour continuer à repousser les limites de la vision par ordinateur.

Ultralytics YOLO26 : Un modèle YOLO meilleur, plus rapide et plus petit#

Glenn a ensuite annoncé deux nouveaux projets d'Ultralytics. Le premier est Ultralytics YOLO26, le dernier modèle de la famille Ultralytics YOLO, conçu pour être plus petit, plus rapide et plus efficace tout en atteignant une précision encore plus élevée. Le second est la plateforme Ultralytics, un nouvel espace de travail SaaS complet qui combine données, entraînement, déploiement et surveillance pour faciliter plus que jamais la création de solutions de vision par ordinateur, dont l'annonce est prévue dans un futur proche.

Fig 1. Glenn Jocher annonçant Ultralytics YOLO26 sur scène à YOLO Vision 2025.

Ultralytics YOLO26 est conçu pour améliorer les performances tout en restant pratique pour une utilisation réelle. La version la plus petite s'exécute déjà jusqu'à 43 % plus rapidement sur les CPU tout en améliorant la précision, ce qui la rend idéale pour les applications allant des appareils mobiles aux grands systèmes d'entreprise. YOLO26 sera disponible publiquement d'ici la fin du mois d'octobre.

Voici un aperçu des principales fonctionnalités de YOLO26 :

• Architecture rationalisée : Le module Distribution Focal Loss (DFL) a été supprimé, ce qui ralentissait auparavant les modèles. Ultralytics YOLO26 fonctionne désormais plus efficacement sans sacrifier la précision.
• Prédictions plus rapides : Ultralytics YOLO26 introduit une option pour ignorer l'étape de Non-Maximum Suppression (NMS), lui permettant de fournir des résultats plus rapidement et facilitant le déploiement en temps réel.
• Meilleure détection des petits objets : De nouvelles méthodes d'entraînement améliorent la stabilité et augmentent considérablement la précision, en particulier lors de la détection de petits détails dans des scènes complexes.
• Entraînement plus intelligent : Le nouvel optimiseur MuSGD combine les forces de deux techniques d'entraînement, aidant le modèle à apprendre plus rapidement et à atteindre une précision supérieure.

Un premier aperçu de la plateforme Ultralytics#

Après avoir présenté YOLO26, Glenn a invité Prateek Bhatnagar, notre responsable de l'ingénierie des produits, à faire une démonstration du prochain projet à venir, la plateforme Ultralytics. Conçue pour simplifier l'ensemble du flux de travail de vision par ordinateur, la plateforme vise à réunir les jeux de données, l'annotation, l'entraînement, le déploiement et la surveillance en un seul endroit.

Prateek a comparé cela à la préparation d'une voiture : au lieu de visiter différents ateliers pour les pneus, le moteur et la transmission, tout se passe dans un seul garage. De la même manière, la plateforme offre aux développeurs un espace de travail intégré pour gérer le cycle de vie complet d'un modèle d'IA visuelle.

La démonstration a présenté des outils d'annotation assistés par l'IA qui accélèrent la préparation des jeux de données, des options d'entraînement personnalisables pour les experts comme pour les débutants, et une surveillance en temps réel des cycles d'entraînement.

Aperçus d'une table ronde sur le déploiement en périphérie (edge)#

Un autre temps fort de YV25 a été une table ronde sur le déploiement en périphérie, modérée par Oisin Lunny. La session a réuni Yuki Tsuji de Sony Semiconductor Solutions, David Plowman de Raspberry Pi et Glenn Jocher.

La discussion a exploré comment le transfert de l'IA vers la périphérie réduit la latence, diminue les coûts et améliore la confidentialité. Yuki a présenté le capteur IMX500 de Sony, qui peut exécuter l'inférence directement sur la puce. Parallèlement, David a expliqué comment Raspberry Pi s'étend de ses racines de fabricant vers des applications commerciales à grande échelle.

Fig 2. Une table ronde sur le déploiement en périphérie avec Oisin Lunny, Yuki Tsuji, David Plowman et Glenn Jocher.

La table ronde a également abordé l'un des plus grands obstacles pour les développeurs : faire fonctionner les appareils de manière fluide sur différents appareils. C'est là que le paquet Python d'Ultralytics joue un rôle clé.

Grâce à sa large gamme d'options d'exportation, il simplifie le passage d'un modèle entraîné en production sur mobile, systèmes embarqués ou matériel d'entreprise. En éliminant la difficulté de la conversion de modèles, Ultralytics aide les équipes à se concentrer sur la construction de solutions plutôt que de lutter avec des problèmes de compatibilité.

Comme l'a expliqué David, « Je sais par expérience que la conversion de modèles est horrible, et si quelqu'un d'autre peut le faire pour moi, cela facilite grandement la vie. C'est là qu'Ultralytics améliore vraiment les choses et offre quelque chose de précieux à nos utilisateurs. »

Accélérer l'innovation et le matériel IA#

Les avancées logicielles en IA se produisent en parallèle du matériel, et ensemble, elles entraînent une nouvelle vague d'innovation en vision par ordinateur. Alors que des modèles comme Ultralytics YOLO continuent de repousser les limites de la précision, leur impact réel dépend également des plateformes sur lesquelles ils fonctionnent.

Par exemple, Seeed Studio a montré comment du matériel modulaire et peu coûteux, comme leurs cartes reCamera et XIAO préchargées avec les modèles Ultralytics YOLO, permet aux développeurs de passer facilement du prototypage à des systèmes d'IA concrets. Ce type d'intégration matériel-logiciel abaisse la barrière à l'entrée et montre comment l'innovation au niveau matériel accélère directement l'adoption.

Voici quelques points clés d'autres présentations de YV25 qui ont souligné comment la co-conception matériel-logiciel ouvre de nouvelles possibilités :

• La quantification débloque de grands gains de vitesse : Intel a montré comment la conversion des modèles Ultralytics YOLO vers OpenVINO avec quantification a fait passer l'inférence de 54 FPS à 606 FPS en seulement 30 minutes, soulignant la puissance de l'optimisation.
• Les outils complets rendent le déploiement de l'IA en périphérie pratique : NVIDIA a souligné comment les appareils Jetson, TensorRT, Triton Inference Server et le DeepStream SDK fonctionnent ensemble pour rationaliser le déploiement d'une IA visuelle haute performance en périphérie.
• Les écosystèmes ouverts accélèrent le prototypage : AMD a mis l'accent sur sa plateforme complète construite sur des GPU et la pile logicielle ROCm, aidant les développeurs à passer rapidement du prototype au déploiement tout en contrôlant les coûts.
• Les puces basse consommation étendent l'IA aux appareils contraints : DEEPX a présenté ses processeurs DX-M1 et DX-M2, offrant des dizaines de TOPS sous 5 watts pour permettre une inférence avancée dans des systèmes compacts et à puissance limitée.

Tendances récentes dans la vision par ordinateur#

Avec des avancées logicielles et matérielles travaillant main dans la main, la vision par ordinateur évolue plus rapidement que jamais. Ces développements parallèles améliorent non seulement la précision et la vitesse, mais façonnent également la façon dont l'IA visuelle peut être déployée dans le monde réel. À YV25, les participants ont eu l'occasion d'écouter des experts en robotique, déploiement en périphérie et IA multimodale, chacun offrant une perspective différente sur la direction que prend le domaine.

Par exemple, lors de sa présentation, Michael Hart de D-Robotics a démontré comment l'association des modèles Ultralytics YOLO avec leur carte compacte RDK X5 (un petit module de vision IA intégré) permet aux robots d'exécuter des modèles de vision avancés en temps réel. Sa démonstration en direct a montré tout le chemin parcouru par la robotique, passant d'expériences de laboratoire à des systèmes pratiques alimentés par l'IA.

Fig 3. Michael Hart a souligné comment les robots dotés d'IA d'aujourd'hui dépendent de la vision par ordinateur.

De même, Alexis Crowell et Steven Hunsche d'Axelera AI ont souligné les défis et les opportunités du déploiement de l'IA de vision en périphérie. À travers des démonstrations en direct, ils ont expliqué comment les unités de traitement d'IA Metis (AIPU) d'Axelera AI combinent RISC-V et calcul en mémoire numérique pour offrir des performances élevées à très basse consommation. Présentés dans des formats familiers tels que M.2 et PCIe, la co-conception matérielle et logicielle de la plateforme rend la mise à l'échelle de l'IA en périphérie à la fois pratique et efficace.

Et dans une autre session, Merve Noyan de Hugging Face a exploré la montée en puissance de l'IA multimodale, où les modèles combinent la vision avec le texte, l'audio et d'autres entrées. Elle a abordé des cas d'utilisation allant de l'analyse de documents aux agents incarnés, soulignant à quel point l'innovation open-source accélère l'adoption de l'IA.

Équilibrer le progrès technique et les valeurs humaines#

Bien que YV25 ait présenté des interventions inspirantes à grande échelle, il a également inclus des sessions profondément pratiques. Jiri Borovec de Lightning AI a proposé un atelier pratique montrant comment entraîner et affiner les modèles Ultralytics YOLO avec PyTorch Lightning et la prise en charge multi-GPU.

Il a parcouru des exemples de code et souligné comment les outils open-source, une documentation claire et des frameworks flexibles permettent aux développeurs de mettre à l'échelle l'entraînement, de valider chaque étape et d'adapter les flux de travail à leurs propres projets. C'était un rappel de l'importance de la communauté et des outils accessibles pour un réel progrès en vision par ordinateur.

De l'autre côté du spectre, les intervenants ont exhorté le public à réfléchir au rôle plus large de l'IA dans la société. Dans son allocution, Gerd Leonhard, futuriste, humaniste et PDG de The Futures Agency, a affirmé que « la technologie est moralement neutre jusqu'à ce que nous l'utilisions », soulignant que la vraie question n'est pas seulement ce que l'IA peut faire, mais ce qu'elle devrait faire. Il a mis en garde contre les pièges tels que le réductionnisme et l'absence de vérité, et a appelé à une IA qui sert véritablement les intérêts à long terme de l'humanité.

Fig 4. Gerd Leonhard partageant ses réflexions sur la construction de solutions d'IA tout en les gardant centrées sur l'humain.

Cet accent mis sur la responsabilité s'est poursuivi lors d'une discussion au coin du feu avec Carissa Véliz de l'Université d'Oxford, qui a insisté sur la confidentialité et la sécurité. Elle a souligné que les communautés open-source sont essentielles pour vérifier et améliorer le code, et que l'éthique et la conception sont indissociables. Son message était clair : les développeurs doivent anticiper les utilisations abusives et concevoir des systèmes qui placent la dignité humaine et le bien-être social au premier plan.

Réseautage à Londres à YV25#

Allant au-delà des discours et des démonstrations, YV25 a également créé un espace pour que les gens se connectent. Pendant les pauses-café et le déjeuner, les participants ont échangé, partagé leurs expériences, comparé leurs approches et suscité de nouvelles collaborations.

Pour l'équipe d'Ultralytics, c'était également une belle occasion de se rencontrer en personne. Avec des membres répartis dans le monde entier, des moments comme celui-ci aident à renforcer les liens et à célébrer les progrès ensemble.

Fig 5. L'équipe Ultralytics terminant une journée inspirante à YOLO Vision 2025.

La journée s'est terminée par une soirée, où les participants ont eu la chance de se détendre et de continuer à réseauter. C'était un moment pour réfléchir, se ressourcer et regarder vers le prochain chapitre de l'innovation en IA visuelle.

Repousser les limites de l'IA visuelle ensemble#

YOLO Vision 2025 a été une célébration des idées, de l'innovation et de la communauté. Le lancement d'Ultralytics YOLO26 a donné le ton, suivi de discussions engageantes sur le déploiement en périphérie et l'IA centrée sur l'humain, soulignant les progrès rapides de l'IA visuelle et son impact croissant sur le monde.

En plus des sessions principales, l'événement a rassemblé les gens. Chercheurs, développeurs et passionnés ont partagé leurs expériences, entamé des conversations significatives et exploré de nouvelles possibilités pour l'avenir. L'événement s'est terminé sur une note positive, les participants étant enthousiastes quant à l'avenir des modèles Ultralytics YOLO et de la vision par ordinateur.

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