YOLO VISION 2022 : la nouvelle frontière de l'IA visuelle

Notre tout premier événement YOLO VISION a eu lieu le 27 septembre 2022. De l’arrivée de l’IA dans l’industrie automobile à l’analyse en temps réel de la production fruitière, nous avons écouté des interventions inspirantes d’utilisateurs de YOLOv5 issus de nombreux secteurs.

La grande diversité des parcours des intervenants a contribué au caractère exceptionnel de cet événement. Aux côtés des représentants des 18 entreprises participantes, les intervenants ont partagé des points de vue couvrant tous les aspects du processus de ML. Parmi eux figuraient nos entreprises partenaires Comet, Deci, ClearML, Paperspace et Roboflow, ainsi que des acteurs de l’open source comme Baidu, Meituan et OpenMMLab.

Redéfinir l’état de l’art avec Ultralytics YOLOv5#

Tu veux connaître l’histoire de la création d’Ultralytics YOLOv5 et la méthodologie utilisée pour la R&D ?

Découvre en détail l’approche globale adoptée pour choisir les meilleures architectures avec Glenn Jocher, notre fondateur et PDG chez Ultralytics, et Ayush Chaurasia, notre ingénieur en ML.

Les architectures de modèles de qualité, comme Ultralytics YOLOv5, sont essentielles pour obtenir des résultats utiles en apprentissage automatique. Mais les modèles ne valent que par leurs jeux de données. Joseph Nelson, PDG et cofondateur de notre partenaire Roboflow, a montré l’impact de la qualité des jeux de données sur les résultats en production. Ces observations s’appuient sur plus de 10 000 tâches d’entraînement en vision et sur la communauté open source de Roboflow Universe, qui compte plus de 90 000 jeux de données.

Lors de sa session, Joseph a également présenté les principales différences entre la recherche et la production, qui permettent aux développeurs d’adapter leurs jeux de données pour obtenir plus rapidement des résultats pertinents.

Découvre la qualité des jeux de données et son impact sur la mise en production de ton modèle de vision par ordinateur !

Bonnes pratiques pour valider ton modèle ML et tes données avant le déploiement#

Aujourd’hui, chaque logiciel traditionnel fait l’objet de tests approfondis de différents types avant son déploiement, ce qui réduit considérablement le risque de défaillances en production.

Comment adapter ces idées au monde du ML orienté vers les statistiques ?

Aishwarya Srinivasan, scientifique des données chez Google et évangéliste développeuse open source chez Deepchecks, parle de l’enthousiasme que suscite la création de solutions répondant à des défis concrets. Chez Google, elle crée des solutions d’apprentissage automatique pour répondre aux besoins des clients en s’appuyant sur les principaux produits Google, notamment TensorFlow, DataFlow et AI Platform.

Aishwarya s’est jointe à nous lors de YOLO VISION pour parler des bonnes pratiques et des conseils concrets permettant de tester et d’analyser minutieusement ton modèle. Regarde son intervention pour découvrir la différence entre tester un logiciel et tester du ML.

Les projets open source qui façonnent l’avenir de l’IA de vision par ordinateur#

Nous avons organisé une table ronde réunissant d’autres membres de la famille des architectures YOLO, ainsi que d’autres grandes architectures d’IA visuelle open source du secteur.

YOLOv6 de Meituan, MMDetection d’OpenMMLab CN et PaddlePaddle de Baidu, Inc. se sont joints à Ultralytics YOLOv5 pour discuter des projets open source qui rendent possible l’avenir de l’IA visuelle.

C’était la première fois que ces grands dépôts d’IA visuelle partageaient la scène. Si tu as manqué cette table ronde, regarde cette vidéo où Bo Zhang, Glenn Jocher, Guanzhong Wang, Wenwei Zhang et Yixin Shi discutent de leur choix de frameworks et de conceptions, de l’évolution de la structure des dépôts et de bien d’autres sujets !

Comme le dit notre PDG Glenn Jocher : « Nous avons tous pu apprendre des outils et de l’expérience des autres. »

Les données visuelles explosent#

Les systèmes de gestion des données visuelles présentent des lacunes dans tous les domaines : stockage, qualité, recherche, analytique et visualisation. Par conséquent, les entreprises et les chercheurs perdent en fiabilité des produits, en heures de travail, en espace de stockage et en capacité de calcul, et surtout, ils ne peuvent pas exploiter tout le potentiel de leurs données.

Lors de cette intervention, le Dr Danny Bickson nous a expliqué comment résoudre ce problème avec son outil GitHub gratuit et populaire, Fastdup.

FastDup est un outil qui permet d’obtenir des informations utiles à partir d’une vaste collection d’images. Il peut repérer les anomalies, les images en double ou presque identiques, les groupes d’images similaires, et apprendre les comportements normaux ainsi que les interactions temporelles entre les images. Il peut servir au sous-échantillonnage intelligent d’un jeu de données de meilleure qualité, à la suppression des valeurs aberrantes et à la détection de nouvelles informations à faire annoter.

Spécialiste de l’analyse des mégadonnées et de l’apprentissage automatique à grande échelle, Danny Bickson possède plus de 15 ans d’expérience dans le secteur des hautes technologies. Tu le connais peut-être grâce à Turi, une plateforme d’apprentissage automatique qui crée des produits d’analyse des mégadonnées pour ses utilisateurs. En 2016, Apple a acquis Turi, où le Dr Danny Bickson a travaillé pendant plusieurs années comme directeur principal de la science des données.

Ta porte d’entrée vers l’IA de vision#

Enfin, nous avons eu le plaisir d’annoncer officiellement le lancement de notre Ultralytics Platform !

Ultralytics Platform est notre solution sans code qui permet d’entraîner et de déployer des modèles d’IA en trois étapes simples ! Donne vie à tes modèles en choisissant les données à partir desquelles ils apprendront.

Nos experts et créateurs des outils, Kalen Michael et Sergio Sánchez, nous ont présenté Ultralytics Platform et expliqué toutes ses fonctionnalités. Découvre-en plus sur Ultralytics Platform et commence à créer tes modèles gratuitement !

Retrouve toutes les sessions enregistrées sur notre chaîne YouTube !

Nous sommes ravis de la participation à YOLO VISION et heureux d’avoir créé un événement où des experts du monde entier peuvent se retrouver pour découvrir l’IA visuelle. Reste au courant en nous suivant sur les réseaux sociaux. À l’année prochaine pour YOLO VISION 2023 !