Les moments forts 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 visuelle. 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 venus échanger des idées et découvrir de nouvelles innovations, comme Ultralytics YOLO26.

Pour sa quatrième année, l’événement a continué de gagner en portée et en influence. La diffusion 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 débuté 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 profiter pleinement de l’événement. Comme il l’a dit : « YOLO Vision 2025 est la conférence qui rassemble la communauté de l’IA visuelle open source pour se consacrer aux avancées dans les domaines des données, de l’apprentissage automatique et de la vision par ordinateur. »

Dans cet article, nous reviendrons sur les grands moments de YOLO Vision 2025, notamment le lancement du produit, les conférences principales, une table ronde, les démonstrations en direct et les moments de partage communautaire qui ont rendu cette journée spéciale.

D’un seul GPU à une levée de fonds de série A de 30 M$#

Avant l’événement, le lancement du nouveau produit suscitait beaucoup d’enthousiasme, et Glenn Jocher, notre fondateur et PDG, a commencé la journée en prolongeant cet élan.

Il a raconté le parcours d’Ultralytics, en se rappelant qu’en 2020, il menait des expériences sur une seule 1080 Ti branchée à son MacBook, une configuration aujourd’hui obsolète. Partie de débuts modestes, Ultralytics est devenue une communauté mondiale qui exécute des milliards d’inférences par jour avec 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 phase de croissance en permettant à l’entreprise d’agrandir son équipe, d’étendre ses activités de recherche 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 tout dernier modèle de la famille Ultralytics YOLO, conçu pour être plus petit, plus rapide et plus efficace tout en offrant une précision encore supérieure. Le second est l’Ultralytics Platform, un nouvel espace de travail SaaS de bout en bout qui réunit les données, l’entraînement, le déploiement et la surveillance pour faciliter plus que jamais la création de solutions de vision par ordinateur ; son annonce est prévue dans un avenir proche.

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

Ultralytics YOLO26 vise à améliorer les performances tout en restant adapté aux applications réelles. La version la plus compacte fonctionne déjà jusqu’à 43 % plus rapidement sur les CPU tout en offrant une meilleure précision, ce qui la rend adaptée à des applications allant des appareils mobiles aux grands systèmes d’entreprise. YOLO26 sera disponible au public d’ici la fin octobre. (Mise à jour : YOLO26 est officiellement sorti en janvier 2026.)

Voici un aperçu des principales fonctionnalités de YOLO26 :

• Architecture rationalisée : le module Distribution Focal Loss (DFL), qui ralentissait auparavant les modèles, a été supprimé. Ultralytics YOLO26 fonctionne 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 les 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, en particulier pour détecter de petits détails dans des scènes complexes.
• Un entraînement plus intelligent : Le nouvel optimiseur MuSGD combine les points forts de deux techniques d’entraînement, ce qui aide le modèle à apprendre plus vite et à atteindre une meilleure précision.

Premier aperçu de la plateforme Ultralytics#

Après avoir présenté YOLO26, Glenn a invité Prateek Bhatnagar, notre responsable de l’ingénierie produit, à présenter le prochain projet à l’horizon, la plateforme Ultralytics (lancée depuis). Conçue pour simplifier l’ensemble du flux de travail en 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 garages pour les pneus, le moteur et la transmission, tout se fait au même endroit. 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 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, ainsi que le suivi en temps réel des entraînements.

Enseignements d’une table ronde sur le déploiement en périphérie#

Un autre temps fort de YV25 a été 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 exploré la manière dont le déploiement de l’IA en 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. De son côté, David a expliqué comment Raspberry Pi élargit ses activités, au-delà de ses origines dans le domaine du bricolage électronique, pour investir des applications commerciales à grande échelle.

Fig. 2. 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 principaux défis des développeurs : faire fonctionner les modèles de manière fluide sur différents appareils. C’est là que le package Python Ultralytics joue un rôle clé.

Grâce à son large éventail d’options d’exportation, il facilite le déploiement en production d’un modèle entraîné sur des appareils mobiles, des systèmes embarqués ou du matériel d’entreprise. En simplifiant la conversion des modèles, Ultralytics aide les équipes à se concentrer sur la création de solutions plutôt qu’à se débattre avec des problèmes de compatibilité.

Comme l’a expliqué David : « Je sais par expérience que la conversion des modèles est pénible. Si quelqu’un d’autre peut s’en charger, cela me simplifie énormément la vie. C’est là qu’Ultralytics améliore vraiment la situation et propose quelque chose de précieux à nos utilisateurs. »

Accélérer l’innovation et le développement du matériel d’IA#

Les avancées logicielles en IA se poursuivent en parallèle de celles du matériel, et ensemble, elles stimulent une nouvelle vague d’innovation en vision par ordinateur. Alors que les modèles comme Ultralytics YOLO continuent d’améliorer la précision, leur impact dans le monde réel dépend aussi des plateformes sur lesquelles ils fonctionnent.

Par exemple, Seeed Studio a montré comment des matériels modulaires et peu coûteux, comme ses cartes reCamera et XIAO préchargées avec les modèles Ultralytics YOLO, permettent aux développeurs de passer facilement du prototypage aux systèmes d’IA utilisés dans des applications réelles. Cette intégration matériel-logiciel réduit les obstacles à l’adoption et montre comment l’innovation au niveau matériel accélère directement le déploiement.

Voici quelques points clés tirés d’autres conférences principales de YV25, qui ont souligné comment la co-conception matériel-logiciel ouvre de nouvelles possibilités :

• La quantification offre d’importants gains de vitesse : Intel a montré comment la conversion de modèles Ultralytics YOLO vers OpenVINO avec quantification a fait passer la vitesse d’inférence de 54 FPS à 606 FPS en seulement 30 minutes, illustrant la puissance de l’optimisation.
• Les outils intégrés rendent le déploiement de l’IA en périphérie concret : NVIDIA a expliqué comment les appareils Jetson, TensorRT, Triton Inference Server et le SDK DeepStream fonctionnent ensemble pour simplifier le déploiement en périphérie de solutions d’IA visuelle hautes performances.
• Les écosystèmes ouverts accélèrent le prototypage : AMD a mis en avant sa plateforme de bout en bout, basée 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 aux ressources limitées : DEEPX a présenté ses processeurs DX-M1 et DX-M2, qui fournissent des dizaines de TOPS sous 5 watts afin de permettre des inférences avancées dans des systèmes compacts à faible consommation.

Les tendances récentes de la vision par ordinateur#

Les avancées logicielles et matérielles progressant main dans la main, la vision par ordinateur évolue plus rapidement que jamais. Ces développements parallèles ne font pas qu’améliorer la précision et la vitesse : ils façonnent aussi la manière dont l’IA visuelle peut être déployée dans le monde réel. À YV25, les participants ont pu écouter des experts en robotique, en déploiement en périphérie et en IA multimodale, qui ont chacun offert un point de vue différent sur l’avenir du domaine.

Par exemple, dans son discours principal, Michael Hart de D-Robotics a montré comment l’association des modèles Ultralytics YOLO à leur carte compacte RDK X5 (un petit module de vision par IA embarqué) 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, qui est passée des 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 s’appuient sur la vision par ordinateur.

De même, Alexis Crowell et Steven Hunsche d’Axelera AI ont mis en évidence les défis et les possibilités du déploiement de l’IA visuelle en périphérie. À l’aide de démonstrations en direct, ils ont expliqué comment les unités de traitement de l’IA Metis (AIPU) d’Axelera AI associent RISC-V et le calcul numérique en mémoire pour offrir des performances élevées à très faible consommation. Proposée dans des formats courants comme M.2 et PCIe, la co-conception matériel-logiciel de la plateforme rend le déploiement à grande 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, où les modèles associent la vision au texte, à l’audio et à d’autres entrées. Elle a parlé de cas d’usage allant de l’analyse de documents aux agents incarnés, en soulignant le rôle de l’innovation open source dans l’accélération de l’adoption de l’IA.

Concilier progrès techniques et valeurs humaines#

Si YV25 proposait des conférences inspirantes et des réflexions de fond, l’événement comprenait aussi des sessions très pratiques. Jiri Borovec de Lightning AI a animé une démonstration pratique expliquant comment entraîner et affiner les modèles Ultralytics YOLO avec PyTorch Lightning et la prise en charge de plusieurs GPU.

Il a présenté des exemples de code et souligné comment les outils open source, une documentation claire et des frameworks flexibles aident les développeurs à faire évoluer l’entraînement, à valider chaque étape et à adapter leurs flux de travail à leurs projets. Cette session a rappelé 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 conférence principale, Gerd Leonhard, futurologue, humaniste et PDG de The Futures Agency, a déclaré que « la technologie est moralement neutre jusqu’à ce que nous l’utilisions », en 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 du réductionnisme et du déni de vérité, et a appelé à développer une IA qui serve véritablement les intérêts à long terme de l’humanité.

Fig. 4. Gerd Leonhard partage ses réflexions sur la création de solutions d’IA centrées sur l’humain.

Cette réflexion sur la responsabilité s’est poursuivie lors d’un entretien informel avec Carissa Véliz de l’Université d’Oxford, qui a insisté sur l’importance de la confidentialité et de 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 usages abusifs et concevoir des systèmes qui placent d’abord la dignité humaine et le bien-être social.

Rencontres à Londres lors de YV25#

Au-delà des conférences et des démonstrations, YV25 a également permis aux participants de se rencontrer. Pendant les pauses-café et le déjeuner, ils ont échangé, partagé leurs expériences, comparé leurs approches et amorcé de nouvelles collaborations.

Pour l’équipe Ultralytics, c’était aussi une excellente occasion de se retrouver en personne. Comme ses membres sont répartis dans le monde entier, ces moments contribuent à renforcer les liens et à célébrer ensemble les progrès accomplis.

Fig. 5. L’équipe Ultralytics conclut 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 moment leur a permis de réfléchir, de reprendre des forces et de se tourner vers le prochain chapitre de l’innovation en IA visuelle.

Repousser ensemble les limites de l’IA visuelle#

YOLO Vision 2025 a célébré les idées, l’innovation et la communauté. Le lancement d’Ultralytics YOLO26 a donné le ton, puis des conférences passionnantes sur le déploiement en périphérie et l’IA centrée sur l’humain ont mis en lumière les progrès rapides de l’IA visuelle et son impact croissant dans le monde.

En plus des conférences plénières, l’événement a rassemblé des personnes. Des chercheurs, des développeurs et des passionnés ont partagé leurs expériences, engagé des discussions enrichissantes et exploré de nouvelles possibilités pour l’avenir. L’événement s’est achevé 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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