Des solutions d'IA concrètes pour tous les secteurs

Ultralytics YOLO est un composant clé du pipeline de vision par ordinateur de SK Godelius aux côtés de la détection multimodale, nous donnant la précision nécessaire pour identifier exactement quelles pièces sont défaillantes, garantissant la sécurité des travailleurs et la constance de nos inspections.

Tout est devenu beaucoup plus simple lorsque nous avons décidé de passer à Ultralytics. Tu peux entraîner, prédire et exporter n'importe quoi avec une seule ligne de code.

Les modèles Ultralytics YOLO sont simples, précis et flexibles. Cela nous a aidés à réduire la durée des patrouilles d'environ 30 % en moyenne.

Avec Ultralytics YOLOv8 nano, nous pouvons réentraîner à la périphérie et déployer un nouveau modèle en quelques heures au lieu de plusieurs semaines, en transférant une fraction des données. Cette combinaison de précision et de faible encombrement correspond exactement aux besoins de nos environnements.

Nous voulions améliorer la précision avec laquelle notre modèle pouvait classer des catégories de matériaux hétérogènes, tout en réduisant la quantité de travail manuel demandée à notre équipe. Le passage à Ultralytics YOLO a été la clé pour débloquer ces améliorations de performance.

De tous les modèles que nous avons évalués, YOLO était de loin le plus rapide pour nos cas d'utilisation.

Nous apprécions beaucoup l'infrastructure fournie par Ultralytics pour l'entraînement, et nous aimons particulièrement sa facilité de prise en main. Tout était simple, notamment lors de la création de notre jeu de données et de l'exécution de la fonction « train ».

Les modèles Ultralytics YOLO nous ont aidés à accélérer de 25,2 % la mise en œuvre de notre service d'IA. Ils sont faciles à déployer et offrent d'excellentes performances en conditions réelles, avec davantage de vitesse, de précision et d'évolutivité, sans compromettre les performances opérationnelles.

La possibilité d'entraîner et de déployer des modèles Ultralytics YOLO via le package Python d'Ultralytics est très solide. Associée à une inférence rapide, elle nous permet de traiter rapidement les images et de fournir un retour en temps réel sur les chantiers.

Avec Ultralytics, nous avons pu améliorer la vitesse tout en obtenant une meilleure précision par rapport à d'autres modèles. La compatibilité avec différents frameworks — CUDA, TensorRT, ONNX, OpenVINO — nous a été très utile pour affiner les poids en R&D, puis les optimiser pour le matériel dont nous disposons.

Nous ne faisons qu'effleurer le sujet. Avec Ultralytics YOLO, nous disposons des fondations nécessaires pour développer des solutions non seulement plus sûres, mais aussi plus intelligentes, permettant d'obtenir des informations en temps réel susceptibles de sauver des vies et de transformer la gestion de la sécurité industrielle.

Nous fabriquons des robots dotés de vision par ordinateur pour saisir et déposer des ingrédients sur les lignes de production alimentaire. La manipulation robotique exige une précision inférieure au centimètre, et les modèles Ultralytics YOLO sont excellents pour fournir ce niveau de précision.

Les performances des modèles Ultralytics YOLO sur nos microcontrôleurs STM32 ouvrent de nouveaux horizons pour la vision par ordinateur à la périphérie. Grâce à une intégration simplifiée et à la prise en charge de plusieurs variantes de modèles, les développeurs disposent exactement de ce dont ils ont besoin pour créer des solutions de vision embarquée évolutives et réactives.

YOLO d'Ultralytics a été un vrai plaisir à utiliser. La bibliothèque Python est remarquablement fluide et cohérente, aussi bien pour l'entraînement que pour l'inférence… en pratique, l'intégration à notre pipeline s'est faite sans la moindre friction, ce qui est rare.

Le package Python d'Ultralytics nous permet d'entraîner des modèles très facilement et rapidement. De plus, sa standardisation entre les différents modèles et les nouvelles versions de YOLO garantit un haut niveau de stabilité au fil des années.

L'intégration d'Ultralytics YOLO à notre plateforme Instabase AI a été simple et sans difficulté. Elle a contribué à accélérer le calendrier de publication et à nous permettre de fournir à nos clients des capacités de reconnaissance visuelle d'objets.

Ils transforment les données visuelles en informations exploitables avec une précision et une efficacité exceptionnelles. En combinant Ultralytics YOLOv8 avec le capteur IMX500 de SSS (Solutions semi-conducteurs Sony), ce partenariat apporte de puissantes capacités d'IA directement sur l'appareil, qui améliorent la prise de décision en temps réel des entreprises s'appuyant sur le traitement haute performance des données visuelles.

Les modèles Ultralytics YOLO s'accordent parfaitement avec nos unités de traitement de l'IA (AIPUs) Metis. Ils sont faciles à intégrer, fonctionnent efficacement et aident nos clients à mettre rapidement en œuvre à la périphérie des applications d'IA pour la vision à fort impact.

Chez ALYCE, l'utilisation d'Ultralytics a changé la donne pour l'entraînement de nos modèles. Elle nous permet d'améliorer la précision des données, d'offrir une qualité inégalée à nos clients et de les accompagner dans leurs projets de mobilité durable.

Les modèles Ultralytics YOLO ont très bien fonctionné pour nous dans de nombreux environnements sous-marins, des sites d'éoliennes marémotrices aux ports et aux récifs coralliens. Leur précision et leur fiabilité en font un outil essentiel pour nos travaux de surveillance environnementale dans le cadre de projets liés à l'énergie marine et à la recherche.

Ultralytics est une solution très puissante et facile à utiliser pour développer des prototypes, mais aussi des solutions finales.

Normalement, l'entraînement d'un modèle de machine learning prend énormément de temps, et il faut souvent attendre deux à trois jours pour l'inférence avant de décider si la précision est suffisante. Mais avec Ultralytics YOLO, nous pouvons entraîner le modèle en une seule journée, prendre rapidement des décisions et tirer rapidement des enseignements des résultats. Une fois le modèle entraîné, nous pouvons également enrichir le jeu de données afin d'améliorer encore les performances.

Les modèles YOLO d'Ultralytics changent la donne dans le secteur de l'IA. Les modèles YOLOv5 et YOLOv8 sont appréciés des développeurs pour leur facilité d'utilisation, leurs performances de pointe et leur précision. Associés à OpenVINO, ces modèles offrent un potentiel de performances optimales dès la sortie de la boîte sur les CPU modernes.