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ALYCE accélère l'inférence de l'IA de trafic de 20 % avec Ultralytics YOLO

ALYCE accélère l'inférence de l'IA de trafic de 20 % avec Ultralytics YOLO logo

Découvre comment ALYCE utilise les modèles Ultralytics YOLO pour améliorer la précision des données, optimiser la mobilité urbaine et créer des solutions de trafic pilotées par l'IA pour des villes plus durables et intelligentes.

ALYCE accélère l'inférence de l'IA de trafic de 20 % avec Ultralytics YOLO

Problem

ALYCE recherchait des solutions d'IA pour analyser les données de mobilité et aider à gérer les embouteillages, car les méthodes obsolètes manquaient de précision et d'adaptabilité.

Solution

ALYCE a intégré Ultralytics YOLO dans des solutions comme minUi et OBSERVER, économisant deux mois de temps de développement et réduisant les coûts pour une mobilité urbaine plus intelligente.

Les villes animées sont souvent confrontées aux embouteillages, à des systèmes de transport obsolètes et à des défis en matière de durabilité. ALYCE se concentre sur la résolution de ces problèmes en fournissant des outils intelligents basés sur l'IA pour comprendre et améliorer la façon dont les villes se déplacent.

ALYCE s'est donné pour mission de relever ce défi et a construit diverses solutions innovantes propulsées par les modèles Ultralytics YOLO : minUi, un outil d'IA pour analyser les comportements, et OBSERVER, un système de surveillance du trafic en temps réel. Ces outils rendent la collecte de données plus rapide et plus précise, réduisent les coûts et aident les villes à créer des systèmes de transport plus intelligents, plus écologiques et plus efficaces.

Fig 1. minUi utilise les modèles Ultralytics YOLO pour l'analyse comportementale.

Link to this sectionUtiliser la vision par ordinateur pour la gestion du trafic#

Depuis plus de 20 ans, ALYCE aide les villes à améliorer leur mobilité avec un fort accent sur la durabilité. Les zones urbaines font face à des défis persistants comme les embouteillages, l'inefficacité des systèmes de transport et l'urgence de la décarbonation. Les méthodes traditionnelles de collecte et d'analyse des données de mobilité sont souvent lentes et manquent de précision, ce qui rend la planification difficile. ALYCE a adopté la vision par ordinateur et l'IA pour surmonter ces obstacles, en développant des solutions innovantes basées sur les données pour aider les villes à optimiser leurs systèmes de transport et à œuvrer pour un avenir plus durable.

Link to this sectionPourquoi les villes ont besoin de solutions de mobilité plus intelligentes et basées sur les données#

À l'échelle mondiale, les villes deviennent de plus en plus fréquentées et la gestion de la mobilité urbaine est devenue de plus en plus complexe. Détecter et analyser les piétons, les véhicules, les vélos et les autres usagers de la route dans des zones fréquentées comme les intersections et les ronds-points est essentiel pour améliorer la fluidité du trafic, la sécurité et la planification des transports. Cependant, les méthodes traditionnelles, comme les enquêtes manuelles ou les systèmes de surveillance obsolètes, échouent souvent à fournir la précision requise pour gérer cette complexité.

Les anciens systèmes peinent à distinguer les différents types d'usagers de la route ou à suivre efficacement leurs mouvements. Par exemple, surveiller les trajectoires des véhicules parallèlement à celles des piétons et des cyclistes en temps réel est quelque chose que les outils traditionnels ne peuvent pas faire de manière fiable. Des données incomplètes ou inexactes peuvent rendre plus difficile la prise de décisions éclairées pour les urbanistes et les opérateurs de transport.

Des outils plus intelligents sont nécessaires pour résoudre ces problèmes. Idéalement, une solution complète devrait être capable de suivre plusieurs usagers de la route simultanément, de fournir des informations en temps réel et d'aider les villes à mieux comprendre les habitudes de circulation.

Link to this sectionLes solutions basées sur l'IA d'ALYCE pour une mobilité plus intelligente#

Pour relever les défis de la mobilité urbaine, ALYCE a développé des outils avancés propulsés par l'IA et la vision par ordinateur. Ces outils utilisent les modèles Ultralytics YOLO pour des tâches de vision par ordinateur comme la détection d'objets en temps réel. Plus précisément, les modèles YOLO permettent un suivi précis et automatisé des piétons, des véhicules, des vélos et des autres usagers de la route. Les informations recueillies à l'aide d'Ultralytics YOLO sont fiables et exploitables, même dans des environnements complexes comme les intersections fréquentées et les ronds-points.

Les solutions clés d'ALYCE incluent :

  • minUi : Un outil d'IA pour l'analyse vidéo capable d'analyser le comportement des usagers de la route et de fournir des informations pour améliorer la sécurité routière et l'efficacité.
  • OBSERVER : Un système de surveillance du trafic en temps réel qui automatise la détection et le suivi des usagers de la route, prenant en charge la gestion dynamique du trafic et une meilleure prise de décision.
  • MyGIS : Une plateforme qui visualise les données de mobilité, aidant les urbanistes à interpréter les tendances et à concevoir des systèmes de transport plus percutants.

En intégrant les modèles Ultralytics YOLO, ces outils automatisent les processus manuels lents et fournissent des données très précises. Grâce aux connaissances issues de la vision par ordinateur, ALYCE permet aux villes de réduire les embouteillages, d'optimiser la fluidité du trafic et de créer des réseaux de transport urbain plus durables.

Link to this sectionPourquoi choisir les modèles Ultralytics YOLO ?#

Les modèles Ultralytics YOLO étaient un choix idéal pour les solutions de mobilité d'ALYCE car ils offraient des performances élevées là où cela comptait le plus. Ils ont amélioré la précision avec un gain de 1 à 2 % de mAP et ont assuré un traitement en temps réel avec des vitesses d'inférence 20 % plus rapides que les autres modèles, fonctionnant systématiquement à 30 FPS. Leur efficacité est également inégalée, utilisant 40 % de RAM GPU en moins, ce qui les rend parfaits pour les environnements aux ressources limitées.

Ces avantages ont également permis à ALYCE d'économiser deux mois de temps de développement. Avec Ultralytics, les sessions d'entraînement peuvent être configurées et lancées en seulement 5 à 10 minutes, contre près d'une heure avec les configurations traditionnelles, permettant des itérations plus rapides. Dans l'ensemble, en utilisant les modèles Ultralytics YOLO, ALYCE a pu réduire les coûts tout en se concentrant sur le perfectionnement de ses solutions basées sur l'IA pour créer des systèmes de mobilité plus intelligents et plus efficaces.

Link to this sectionRecueillir de nouvelles connaissances comportementales avec Ultralytics YOLO#

L'utilisation des modèles Ultralytics YOLO a aidé ALYCE à faire passer ses solutions de mobilité au niveau supérieur. Leurs outils fournissent désormais des informations précieuses, comme l'analyse du comportement des usagers de la route, ce qui aide les villes et les opérateurs de transport à prendre de meilleures décisions.

Depuis l'intégration de la vision par ordinateur, ALYCE a obtenu des résultats commerciaux mesurables, notamment une réduction des coûts de production grâce à l'automatisation, une amélioration des indicateurs de performance et des délais de livraison plus courts. Ils ont également pu générer de nouveaux types de données, comme des analyses comportementales détaillées, qui renforcent leur capacité à soutenir des solutions de mobilité plus intelligentes.

Fig 2. Grâce à la vision par ordinateur, ALYCE a pu générer de nouvelles connaissances comportementales.

Pendant ce temps, les clients ont été impressionnés par la qualité et la précision des solutions d'ALYCE, qui répondent aux normes de données les plus élevées vérifiées par CEREMA. Le CTO Benoit Berthe a déclaré : « Chez ALYCE, tirer parti d'Ultralytics a changé la donne pour l'entraînement de nos modèles, nous permettant d'améliorer la précision des données et d'offrir une qualité inégalée à nos clients et de les assister dans leurs projets de mobilité durable. »

Ces améliorations ont également conduit à une plus grande satisfaction des clients. Les clients signalent de meilleurs résultats et des opérations plus fluides, qu'ils utilisent les outils d'ALYCE seuls ou avec une supervision humaine.

Link to this sectionL'avenir de la vision par ordinateur dans la mobilité#

ALYCE voit l'avenir de la vision par ordinateur progresser avec des modèles comme Ultralytics YOLO, aux côtés de nouvelles technologies telles que les LSTMs (Long Short-Term Memory) pour les modèles basés sur la vidéo. Ces innovations amélioreront la reconnaissance d'objets et la continuité du suivi, rendant les solutions de transport encore plus intelligentes et fiables. À mesure que ces technologies évoluent, les villes disposeront de meilleurs outils pour gérer les défis de la mobilité.

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Questions fréquemment posées

  • Les dépôts YOLO d'Ultralytics sont distribués sous la licence AGPL-3.0 par défaut. Cette licence approuvée par l'OSI est conçue pour les étudiants, les chercheurs et les passionnés, favorisant la collaboration ouverte et exigeant que tout logiciel utilisant des composants AGPL-3.0 soit également open-source. Bien que cela garantisse la transparence et favorise l'innovation, cela peut ne pas correspondre aux cas d'utilisation commerciale.

    Si ton projet implique d'intégrer le logiciel Ultralytics et les modèles d'IA dans des produits ou services commerciaux et que tu souhaites contourner les exigences open-source de l'AGPL-3.0, une Licence Entreprise est idéale.

    Les avantages de la Licence Entreprise incluent :

    • Flexibilité commerciale : Modifie et intègre le code source et les modèles YOLO d'Ultralytics dans des produits propriétaires sans adhérer à l'exigence AGPL-3.0 de rendre ton projet open-source.
    • Développement propriétaire : Obtiens une totale liberté pour développer et distribuer des applications commerciales incluant le code et les modèles YOLO d'Ultralytics.

    Pour assurer une intégration transparente et éviter les contraintes de l'AGPL-3.0, demande une licence Entreprise Ultralytics en utilisant le formulaire fourni. Notre équipe t'aidera à adapter la licence à tes besoins spécifiques.

  • Le modèle que tu choisis dépend des exigences de ton projet, notamment la performance, la précision, la cible de déploiement et les contraintes matérielles. Pour la plupart des nouveaux projets, Ultralytics YOLO26 est le point de départ recommandé car il offre les dernières améliorations en termes de vitesse, de précision, d'exportabilité et de prise en charge multitâche.

    Les familles de modèles YOLO antérieures restent disponibles pour les équipes ayant des flux de travail existants ou des exigences de compatibilité.

    Si tu pars de zéro, choisis YOLO26 en premier, puis évalue les variantes plus petites ou plus grandes pour trouver le bon équilibre entre vitesse et précision pour ton environnement de déploiement.

  • Les modèles YOLO d'Ultralytics sont une famille de modèles de vision par ordinateur pour des tâches telles que la détection d'objets, la segmentation, la classification, l'estimation de pose et la détection d'objets orientés. YOLO26 est la dernière version stable et est recommandée pour la plupart des nouveaux projets. Les versions YOLO antérieures restent disponibles pour les équipes ayant des flux de travail existants ou des exigences de compatibilité.

  • Les modèles YOLO d'Ultralytics sont des architectures de vision par ordinateur développées pour analyser des données visuelles provenant d'images et de vidéos. Ces modèles peuvent être entraînés pour des tâches incluant la détection d'objets, la classification, l'estimation de pose, le suivi, la segmentation d'instances et la détection d'objets orientés.

    La dernière famille de modèles YOLO d'Ultralytics est YOLO26, avec des versions YOLO antérieures disponibles pour les flux de travail existants.

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