Les moments clés d’Ultralytics à 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 annuel hybride d’Ultralytics consacré à l’IA appliquée à la vision. Organisé à Londres, au The Pelligon, et diffusé dans le monde entier, l’événement a accueilli un groupe varié de chercheurs, d’ingénieurs et de passionnés d’IA venus échanger des idées et découvrir de nouvelles innovations, comme Ultralytics YOLO26.

Pour sa quatrième édition, l’événement a continué de gagner en portée et en impact. Le flux en direct de YV25 a déjà enregistré plus de 6 800 vues, généré plus de 49 000 impressions et cumulé près de 2 000 heures de visionnage.

YV25 a commencé par un mot d’ouverture de notre animateur Oisin Lunny, qui a donné le ton de la journée en encourageant les participants à échanger, à partager et à tirer pleinement parti de l’événement. Comme il l’a expliqué : « YOLO Vision 2025 est la conférence qui réunit la communauté open source de l’IA appliquée à la vision pour se concentrer sur les avancées en matière de données, d’apprentissage automatique et de vision par ordinateur. »

Dans cet article, nous reviendrons sur les moments forts de YOLO Vision 2025, notamment le lancement du produit, les présentations principales, une table ronde, les démonstrations en direct et les moments de convivialité qui ont rendu cette journée spéciale. Commençons !

D’un seul GPU à un financement de série A de 30 M$#

À l’approche de l’événement, le lancement du nouveau produit suscitait beaucoup d’enthousiasme, et Glenn Jocher, notre fondateur et PDG, a commencé la journée en s’appuyant sur cette énergie.

Il a raconté le parcours d’Ultralytics, en se remémorant comment, en 2020, il menait des expériences sur une seule 1080 Ti connectée à son MacBook, une configuration aujourd’hui obsolète. Depuis ces débuts modestes, Ultralytics est devenue une communauté mondiale qui réalise des milliards d’inférences quotidiennes avec des modèles YOLO.

Glenn a également évoqué la récente clôture par Ultralytics d’un financement de série A de 30 millions de dollars. Il a expliqué que cet investissement permettra de financer la prochaine phase de croissance en donnant à l’entreprise les moyens d’agrandir son équipe, de développer 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 compact#

Glenn a ensuite annoncé deux nouvelles initiatives d’Ultralytics. La première est Ultralytics YOLO26, le dernier modèle de la famille Ultralytics YOLO, conçu pour être plus compact, plus rapide et plus efficace tout en offrant une précision encore supérieure. La seconde est l’Ultralytics Platform, un nouvel espace de travail SaaS de bout en bout qui regroupe les données, l’entraînement, le déploiement et la surveillance afin de simplifier plus que jamais la création de solutions de vision par ordinateur ; son annonce est prévue prochainement.

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

Ultralytics YOLO26 est conçu pour améliorer les performances tout en restant pratique pour les usages réels. La plus petite version est déjà jusqu’à 43 % plus rapide sur les CPU tout en améliorant la précision, ce qui la rend idéale pour des applications allant des appareils mobiles aux grands systèmes d’entreprise. YOLO26 sera disponible publiquement d’ici la fin octobre.

Voici un aperçu des fonctionnalités clés de YOLO26 :

• Architecture simplifiée : Le module Distribution Focal Loss (DFL), qui ralentissait auparavant les modèles, a été supprimé. Ultralytics YOLO26 s’exécute désormais plus efficacement sans sacrifier la précision.
• Prédictions plus rapides : Ultralytics YOLO26 propose une option permettant d’ignorer l’étape de suppression des non-maxima (NMS), ce qui accélère l’obtention des résultats et facilite le déploiement en temps réel.
• Meilleure détection des petits objets : De nouvelles méthodes d’entraînement améliorent la stabilité et augmentent considérablement la précision, notamment pour détecter de petits détails dans des scènes complexes.
• Entraînement plus intelligent : Le nouvel optimiseur MuSGD combine les points forts de deux techniques d’entraînement, ce qui aide le modèle à apprendre plus rapidement et à atteindre une meilleure précision.

Un premier aperçu de l’Ultralytics Platform#

Après avoir présenté YOLO26, Glenn a invité Prateek Bhatnagar, notre responsable de l’ingénierie produit, à faire une démonstration du prochain projet à l’horizon : l’Ultralytics Platform. Conçue pour simplifier l’ensemble du workflow 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 l’a comparée au réglage d’une voiture : au lieu de se rendre dans 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 l’ensemble du cycle de vie d’un modèle d’IA appliquée à la vision.

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, ainsi que la surveillance en temps réel des exécutions d’entraînement.

Les enseignements d’une table ronde sur le déploiement en périphérie#

Autre temps fort de YV25 : une table ronde sur le déploiement en périphérie, animée par Oisin Lunny. La session réunissait Yuki Tsuji de Sony Semiconductor Solutions, David Plowman de Raspberry Pi et Glenn Jocher.

La discussion a porté sur la manière dont le déplacement de l’IA en périphérie réduit la latence, diminue les coûts et améliore la confidentialité. Yuki a présenté le capteur IMX500 de Sony, capable d’exécuter l’inférence directement sur la puce. De son côté, David a expliqué comment Raspberry Pi s’étend au-delà de ses origines dans le mouvement maker pour répondre à des applications commerciales à grande échelle.

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

La table ronde a également abordé l’un des principaux défis pour les développeurs : faire fonctionner les modèles de manière fluide sur différents appareils. C’est là que le package Python d’Ultralytics joue un rôle essentiel.

Grâce à sa large gamme d’options d’exportation, il simplifie le déploiement en production d’un modèle entraîné sur des appareils mobiles, des systèmes embarqués ou du matériel d’entreprise. En éliminant les difficultés liées à la conversion des modèles, Ultralytics permet aux équipes de se concentrer sur la création de solutions plutôt que de se battre avec des problèmes de compatibilité.

Comme David l’a expliqué : « Je sais par amère expérience que la conversion des modèles est une vraie plaie. Si quelqu’un d’autre peut s’en charger pour moi, cela me simplifie énormément la vie. C’est là qu’Ultralytics améliore vraiment les choses et propose une solution utile à ses utilisateurs. »

Accélérer l’innovation et le matériel d’IA#

Les progrès des logiciels d’IA avancent en parallèle de ceux du matériel et, ensemble, ils entraînent une nouvelle vague d’innovation en vision par ordinateur. Alors que des modèles comme Ultralytics YOLO continuent d’améliorer la précision, leur impact dans le monde réel dépend également des plateformes sur lesquelles ils s’exécutent.

Par exemple, Seeed Studio a montré comment du matériel modulaire et abordable comme ses cartes reCamera et XIAO, préchargées avec des modèles Ultralytics YOLO, permet aux développeurs de passer facilement du prototypage à des systèmes d’IA opérationnels. Ce type d’intégration matériel-logiciel abaisse le seuil d’entrée et montre comment l’innovation au niveau matériel accélère directement l’adoption.

Voici quelques enseignements clés d’autres présentations principales de YV25, qui ont souligné comment la co-conception du matériel et des logiciels ouvre de nouvelles possibilités :

• La quantification libère d’importants gains de vitesse : Intel a montré que la conversion de modèles Ultralytics YOLO vers OpenVINO avec quantification faisait passer l’inférence de 54 FPS à 606 FPS en seulement 30 minutes, illustrant la puissance de l’optimisation.
• Les outils full-stack rendent le déploiement de l’IA en périphérie concret : NVIDIA a présenté comment les appareils Jetson, TensorRT, Triton Inference Server et le DeepStream SDK fonctionnent ensemble pour simplifier le déploiement d’une IA de vision haute performance en périphérie.
• Les écosystèmes ouverts accélèrent le prototypage : AMD a mis en avant sa plateforme de bout en bout reposant sur des GPU et la pile logicielle ROCm, qui aide les développeurs à passer rapidement du prototype au déploiement tout en maîtrisant les coûts.
• Les puces basse consommation étendent l’IA aux appareils à ressources limitées : DEEPX a présenté ses processeurs DX-M1 et DX-M2, capables de fournir plusieurs dizaines de TOPS pour moins de 5 watts afin de permettre une inférence avancée dans des systèmes compacts et limités en énergie.

Les tendances récentes de la vision par ordinateur#

Grâce aux progrès conjoints des logiciels et du matériel, la vision par ordinateur évolue plus rapidement que jamais. Ces avancées parallèles n’améliorent pas seulement la précision et la vitesse : elles façonnent également la manière dont l’IA appliquée à la vision peut être déployée dans le monde réel. À YV25, les participants ont pu écouter des experts de la robotique, du déploiement en périphérie et de l’IA multimodale, chacun apportant une perspective différente sur l’avenir du domaine.

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

Fig. 3. Michael Hart a souligné que 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 liés au déploiement de l’IA appliquée à la vision en périphérie. À travers des démonstrations en direct, ils ont expliqué comment les unités de traitement IA Metis (AIPUs) d’Axelera AI combinent RISC-V et le calcul numérique en mémoire pour offrir de hautes performances avec une très faible consommation. Intégrée dans des formats familiers comme M.2 et PCIe, la co-conception matériel-logiciel de la plateforme rend la mise à l’échelle de l’IA en périphérie à la fois pratique et efficace.

Lors d’une autre session, Merve Noyan de Hugging Face a exploré l’essor de l’IA multimodale, dans laquelle les modèles combinent la vision avec le texte, l’audio et d’autres entrées. Elle a parlé de cas d’usage allant de l’analyse de documents aux agents incarnés, en soulignant que l’innovation open source accélère l’adoption de l’IA.

Concilier progrès technique et valeurs humaines#

Même si YV25 a proposé des présentations inspirantes à portée générale, l’événement comprenait également des sessions très concrètes. Jiri Borovec de Lightning AI a présenté une démonstration pratique montrant comment entraîner et affiner des modèles Ultralytics YOLO avec PyTorch Lightning et la prise en charge de plusieurs GPU.

Il a parcouru des exemples de code et montré comment les outils open source, une documentation claire et des frameworks flexibles facilitent la mise à l’échelle de l’entraînement, la validation de chaque étape et l’adaptation des workflows aux projets des développeurs. Ce fut un rappel de l’importance de la communauté et d’outils accessibles pour faire réellement progresser la vision par ordinateur.

À l’autre extrémité du spectre, les intervenants ont invité le public à réfléchir au rôle plus large de l’IA dans la société. Dans sa présentation principale, Gerd Leonhard, futurologue, 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 véritable question n’est pas seulement ce que l’IA peut faire, mais ce qu’elle devrait faire. Il a mis en garde contre des pièges comme le réductionnisme et l’absence de vérité, et appelé à une IA qui serve réellement les intérêts à long terme de l’humanité.

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

Cette attention portée à la responsabilité s’est poursuivie lors d’un entretien informel 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.

Créer des liens à Londres lors de YV25#

Au-delà des présentations et des démonstrations, YV25 a également créé un espace propice aux échanges. Pendant les pauses-café et le déjeuner, les participants ont discuté, partagé leurs expériences, comparé leurs approches et initié de nouvelles collaborations.

Pour l’équipe Ultralytics, c’était également une excellente occasion de se retrouver en personne. Ses membres étant répartis aux quatre coins du monde, ces moments contribuent à renforcer les liens et à célébrer ensemble les progrès accomplis.

Fig. 5. L’équipe Ultralytics clôturant une journée inspirante à YOLO Vision 2025.

La journée s’est terminée par une soirée, où les participants ont pu se détendre et poursuivre leurs échanges. Ce fut l’occasion de prendre du recul, de recharger les batteries et de se tourner vers le prochain chapitre de l’innovation en IA appliquée à la vision.

Repousser ensemble les limites de l’IA appliquée à la vision#

YOLO Vision 2025 a célébré les idées, l’innovation et la communauté. Le lancement d’Ultralytics YOLO26 a donné le coup d’envoi, suivi de présentations captivantes sur le déploiement en périphérie et l’IA centrée sur l’humain, qui ont mis en lumière les progrès rapides de l’IA appliquée à la vision et son impact croissant sur le monde.

En plus des sessions principales, l’événement a rapproché les participants. Chercheurs, développeurs et passionnés ont partagé leurs expériences, engagé des conversations constructives et exploré de nouvelles possibilités pour l’avenir. L’événement s’est terminé sur une note très positive, les participants se montrant enthousiastes quant à l’avenir des modèles Ultralytics YOLO et de la vision par ordinateur.

Prêt à explorer l’IA ? Rejoins notre communauté et notre dépôt GitHub pour en savoir plus sur l’IA et la vision par ordinateur. Consulte nos pages de solutions pour découvrir davantage d’applications de la vision par ordinateur dans l’agriculture et de l’IA dans la robotique. Consulte nos options de licence et commence dès aujourd’hui avec la vision par ordinateur !