Joignez-vous à nous pour examiner un jalon pour l’IA open source : Ultralytics se classe au 5e rang de l’Octoverse 2024 de GitHub avec ses modèles YOLO et sa communauté mondiale de développement.
Nous sommes ravis de partager une étape importante pour Ultralytics et notre communauté Vision AI. Dans le rapport Octoverse 2024 de GitHub, notre référentiel open source a été classé 5e au niveau mondial parmi tous les projets open source et publics attirant le plus de nouveaux contributeurs.
Cette reconnaissance nous place aux côtés de projets percutants tels que VS Code de Microsoft, Flutter et LangChain - et devant certaines des organisations les plus importantes et les plus influentes du secteur technologique. C'est plus qu'un titre honorifique, c'est le reflet puissant de la confiance de la communauté mondiale des développeurs dans nos outils, notre mission et notre vision.
Ultralytics a toujours cru en la création d'une IA de classe mondiale, ouverte, accessible et axée sur les besoins du monde réel. Des modèles Ultralytics YOLO à nos flux de travail d'entraînement, en passant par la documentation et les outils de déploiement, chaque élément d'Ultralytics est façonné par une communauté de contributeurs comprenant des étudiants, des chercheurs, des startups et des développeurs du monde entier. Cette étape valide notre approche de l'IA et de la vision par ordinateur axée sur la communauté et nous incite à continuer à placer la barre plus haut.
Dans cet article, nous examinerons de plus près pourquoi cette étape est importante - non seulement pour Ultralytics et notre communauté, mais aussi pour l'avenir de l'IA open source et de la vision par ordinateur.
L'émergence d'Ultralytics comme l'une des principales destinations open source de GitHub pour les nouveaux contributeurs est plus qu'une simple réussite : c'est le reflet direct de notre mission. Nous nous engageons à faire de l'IA non seulement un outil de pointe, mais aussi un outil ouvert, compréhensible et accessible aux développeurs du monde entier.
Selon le rapport Octoverse 2024 de GitHub, plus de 1,4 million de développeurs ont apporté leur première contribution open source l'année dernière. Cette augmentation n'est pas seulement une tendance, c'est un signal puissant.
Les premières contributions sont parmi les indicateurs les plus clairs de confiance, de convivialité et d'impact communautaire réel. Lorsque les développeurs choisissent Ultralytics comme point de départ, cela signifie qu'ils considèrent notre écosystème comme un endroit qu'ils peuvent comprendre, auquel ils peuvent contribuer et avec lequel ils peuvent grandir.
Être classé parmi les cinq meilleurs projets au monde renforce l'idée qu'au-delà de la construction d'outils de pointe, nous contribuons à façonner l'avenir de l'IA en accueillant et en autonomisant la prochaine génération de développeurs et de chercheurs.
C'est un rappel que l'innovation ouverte ne se développe pas parce qu'elle est rapide ou tape-à-l'œil, elle se développe parce qu'elle est partagée. En termes simples, le moteur de notre élan est une communauté mondiale croissante qui construit ensemble.
Ensuite, prenons un peu de recul et voyons comment les tendances plus larges en matière d'IA et d'open source façonnent l'activité des développeurs et comment Ultralytics s'inscrit dans ce contexte.
L'essor de l'IA a lentement commencé à gagner du terrain à la fin des années 2010, mais ces dernières années, il s'est fait plus entendre que jamais - et il transforme la façon dont les développeurs construisent. Rien qu'en 2024, GitHub a enregistré une croissance de 98 % d'une année sur l'autre des projets d'IA générative et près d'un milliard de contributions aux référentiels publics et open source. Ces chiffres témoignent d'un changement important dans la façon dont les communautés mondiales expérimentent, livrent et mettent à l'échelle les logiciels.
Au cœur de ce mouvement se trouve Python. En 2024, il est officiellement devenu le langage de programmation le plus utilisé sur GitHub, dépassant JavaScript (un langage traditionnellement utilisé pour créer des sites web et des applications web) pour la première fois en plus d'une décennie. Ce changement est dû à l'influence croissante de domaines tels que l'apprentissage automatique, la science des données et l'IA, où Python est le langage par défaut pour de nombreux développeurs et chercheurs.
Par exemple, Jupyter Notebooks, un outil couramment utilisé pour écrire et exécuter du code Python avec des visualisations de données et des explications, a connu une augmentation d'utilisation de 92 %. Cette croissance est un résultat direct de l'expérimentation pratique, de l'analyse des données et du développement de modèles d'IA devenant une partie essentielle des flux de travail logiciels modernes, non seulement dans la recherche, mais également dans les environnements de production.
Pour Ultralytics, cette tendance s'aligne étroitement sur la façon dont notre communauté se construit. Les modèles open source Ultralytics YOLO se situent à l'intersection de l'accessibilité de l'IA et de l'utilité dans le monde réel. Des appareils périphériques dans les villes intelligentes aux systèmes de vision dans la robotique et la fabrication, les développeurs du monde entier choisissent nos outils non seulement pour la performance, mais aussi parce qu'ils sont faciles à comprendre, adaptables à différents besoins et construits avec un accent sur la fiabilité.
Alors que l'écosystème mondial des développeurs continue de s'étendre, nous voyons de nouveaux contributeurs, cas d'utilisation et innovations apparaître chaque jour. Qu'il s'agisse d'étudiants expérimentant dans des notebooks Jupyter, d'équipes intégrant YOLO dans des systèmes de production ou de nouveaux contributeurs explorant l'IA open source, il s'agit d'un effort collectif qui réimagine la façon dont les outils de vision par ordinateur sont construits et utilisés.
Maintenant que nous avons exploré la croissance récente des projets d'IA, prenons un moment pour discuter des contributions remarquables de la communauté Ultralytics GitHub.
Dès le premier jour, Ultralytics a été construit en toute transparence, façonné par les précieux commentaires, contributions et collaborations de développeurs du monde entier. Ce qui a commencé comme une vision de notre fondateur et PDG, Glenn Jocher, s'est transformé en une communauté mondiale dynamique.
Nous tenons à remercier chaleureusement tous ceux qui ont participé à cette aventure, que ce soit en contribuant au code, en donnant leur avis, en testant les fonctionnalités ou en laissant une étoile sur Github. Ultralytics ne serait pas ce qu'elle est aujourd'hui sans vous.
Comme le dit Glenn Jocher, « L'IA open source est le fondement d'Ultralytics depuis le début. Chaque contribution nous aide à repousser les limites de l'IA, et ensemble, nous construisons quelque chose qui peut vraiment changer le monde. »
Voici un aperçu rapide de l'impact de la communauté GitHub Ultralytics :
À terme, chaque contribution dans la communauté open source de l'IA stimule la croissance et renforce la collaboration mondiale. Ceci est crucial pour Ultralytics et fait partie d'un mouvement plus vaste soutenant l'IA open source dans le monde entier.
Il est intéressant de noter que l'enquête Open Source 2024 de GitHub révèle que l'espace open source est de plus en plus diversifié, avec 30 % des personnes interrogées s'identifiant désormais comme des minorités, soit une augmentation de 43 % par rapport à l'enquête précédente. Alors que la communauté mondiale des développeurs continue de s'étendre, cette diversité devrait s'accroître encore davantage, en particulier dans les régions en développement rapide comme l'Inde, qui est en passe de devenir la plus grande communauté de développeurs d'ici 2028, ainsi que le Brésil et le Nigeria.
Parfois, il peut être difficile de visualiser l'impact réel des chiffres. Cependant, lorsque vous examinez la façon dont les modèles Ultralytics YOLO sont appliqués dans divers secteurs, l'impact de l'IA open source est clair.
Les modèles Ultralytics YOLO redéfinissent des domaines tels que la conservation de la faune, les systèmes de sécurité et les villes intelligentes. Par exemple, dans la conservation de la faune, les drones équipés de YOLO peuvent être utilisés pour suivre les espèces menacées et surveiller leurs environnements, offrant aux chercheurs des informations en temps réel pour aider à protéger ces animaux.
De même, dans les systèmes de sécurité, YOLO peut aider à la détection des menaces, permettant des réponses plus rapides et une meilleure protection dans les situations à haut risque. Parallèlement, dans les villes intelligentes, les modèles YOLO peuvent être utilisés pour gérer le trafic, surveiller les espaces publics et améliorer la sécurité globale en fournissant des données actualisées à partir d'entrées visuelles.
Les récentes avancées en vision par ordinateur, telles que les améliorations apportées par Ultralytics YOLOv8 à Ultralytics YOLO11, démontrent le chemin parcouru par la technologie. YOLO11, en particulier, offre un traitement plus rapide et une plus grande précision, ce qui le rend encore plus efficace pour des tâches telles que la détection d'objets en temps réel.
Il peut être utilisé dans les véhicules autonomes pour la détection d'obstacles, et dans le domaine de la santé, il peut analyser des images médicales pour accélérer les diagnostics. Ces applications concrètes montrent que les modèles d'IA open source comme YOLO peuvent résoudre des problèmes réels et améliorer le monde de manière significative.
Le fait qu'Ultralytics se classe au 5e rang du rapport Octoverse 2024 de GitHub pour avoir attiré le plus de nouveaux contributeurs est une étape importante, reflétant l'intérêt croissant pour l'IA open source. Cette reconnaissance, ainsi que les applications concrètes de nos modèles dans des domaines allant de la conservation de la faune et des systèmes de sécurité aux villes intelligentes, montrent à quel point la vision par ordinateur est largement adoptée.
Les projets open source, comme ceux d'Ultralytics, sont motivés par la collaboration et la participation mondiale. Nous sommes fiers de faire partie de ce mouvement et restons déterminés à élargir l'accessibilité de la Vision IA, en donnant plus de pouvoir aux développeurs du monde entier.
Si vous n'avez jamais contribué à un projet open source auparavant, c'est le moment idéal. Rejoignez notre communauté mondiale. Que vous débutiez ou que vous déployiez à grande échelle, il y a une place pour vous ici.
Explorez notre dépôt GitHub pour vous impliquer, consultez nos options de licence pour exploiter les solutions de vision par ordinateur, et découvrez comment les modèles YOLO ont un impact réel dans des domaines tels que l'IA dans l'agriculture et la vision par l'IA dans les soins de santé.
