18 mars 2026
Annoter, entraîner et déployer des modèles de vision par ordinateur prêts à l'emploi dans un espace de travail de bout en bout conçu pour les équipes qui développent des solutions d'IA de vision pour le monde réel.
Nous avons créé l'écosystème Ultralytics afin de rendre la vision par ordinateur accessible à tous. Des millions de développeurs à travers le monde entraînent désormais YOLO Ultralytics pour alimenter toutes sortes de systèmes, des chaînes d'inspection en usine aux systèmes de livraison autonomes.
Mais au fil des ans, nous avons entendu le même constat de la part de la communauté : l'entraînement d'un modèle performant n'est plus le principal obstacle dans le domaine de la vision par ordinateur. C'est sa mise en production qui l'est.
Aujourd'hui, nous changeons la donne. Découvrez Ultralytics : la plateforme de bout en bout par excellence, spécialement conçue pour faire passer votre IA visuelle des données brutes à un déploiement en production dans le monde réel.
La différence entre un excellent modèle et un excellent produit
Au cours de la dernière décennie, la vision par ordinateur et l'apprentissage profond ont rapidement évolué, passant du stade de la recherche à celui d'infrastructures essentielles qui alimentent des systèmes concrets. Ces technologies permettent de contrôler la qualité dans les usines, rendent possible le commerce sans caisse, guident la robotique chirurgicale et maintiennent les véhicules autonomes sur leur trajectoire. Les modèles n'ont jamais été aussi performants, mais le chemin qui mène d'un prototype fonctionnel à un système de production fiable ? Il reste encore plus difficile qu'il ne devrait l'être.
Aujourd'hui, la plupart des équipes combinent divers outils pour l'annotation, la formation, le suivi des expériences, le déploiement et la surveillance. Chaque intégration ajoute à la complexité. Chaque transition ralentit la dynamique. Et des semaines peuvent s'écouler sans qu'on s'en rende compte, consacrées à la gestion de l'infrastructure plutôt qu'au développement de l'application elle-même.
Au fil de notre collaboration étroite avec des développeurs, des start-ups et des équipes d'entreprises issues de la communauté de la vision par ordinateur, trois défis sont revenus sans cesse :
Ces défis récurrents constituent le principal obstacle au développement de la vision par ordinateur moderne et sont à l'origine de la création de la Ultralytics . En simplifiant le flux de travail, de la préparation des données au déploiement, et en reliant les étapes clés du développement de la vision par ordinateur, nous permettons aux équipes de passer plus facilement de modèles prometteurs à des systèmes d'IA de vision par ordinateur opérationnels.
Ultralytics regroupe toutes les étapes du processus de vision par ordinateur, de la gestion des données à l'annotation, en passant par l'entraînement des modèles, le déploiement et la surveillance. Le tout au sein d'un espace de travail unique et interconnecté, afin de réduire la complexité et d'accélérer le passage de l'idée à la mise en œuvre.
Téléchargez vos images ou vos vidéos. Annotez-les à l'aide des outils d'annotation intégrés. Entraînez des modèles tels que Ultralytics directement sur la plateforme. Déployez-les à l'échelle mondiale. Surveillez leurs performances en temps réel. Chaque étape s'enchaîne naturellement avec la suivante, ce qui vous permet de vous concentrer sur le développement de votre application plutôt que sur la gestion de l'infrastructure.
La transformation d'une idée de vision par ordinateur en un système opérationnel passe par plusieurs étapes, de la préparation des données à l'exécution des modèles en production. Ultralytics organise ce processus en un pipeline clair et simple qui vous aide à passer facilement d'un concept initial à un modèle déployé.
L'étiquetage des données a toujours été l'une des étapes les plus chronophages de tout projet de vision par ordinateur. Ultralytics accélère considérablement ce processus et est conçue pour s'adapter à l'emplacement de vos données, où qu'elles se trouvent.
Vous pouvez télécharger des images brutes, des vidéos ou des archives de jeux de données, importer des jeux de données déjà annotés au COCO YOLO COCO , ou cloner des jeux de données publics partagés par la Ultralytics . Que vous partiez de zéro ou que vous vous appuyiez sur des travaux existants, vos données sont prêtes à l'emploi dès leur arrivée sur la plateforme.
Si vos images ou vidéos ne sont pas encore annotées, l'éditeur d'annotations intégré vous permet de le faire beaucoup plus rapidement. Il prend en charge toutes les tâches principales de vision par ordinateur, de la détection d'objets et de la segmentation d'instances à l'estimation de la pose, en passant par la détection de cadres de sélection orientés (OBB) et la classification d'images, grâce à des outils conçus pour allier rapidité et précision.
La fonctionnalité phare ici est l'annotation intelligente SAM . Grâce au Segment Anything Model 3 (SAM ), vous pouvez générer des masques, des cadres de sélection ou des cadres orientés avec précision en cliquant sur un objet et en affinant le tracé à l'aide de quelques points. Ce qui prenait auparavant des heures de traçage manuel ne prend désormais que quelques minutes, ce qui permet aux équipes de constituer des ensembles de données de haute qualité à un rythme adapté à leur vitesse de développement.
Des modèles de squelettes prédéfinis, des raccourcis clavier, la gestion des classes en ligne et la prise en charge des fonctions Annuler/Rétablir viennent compléter une expérience d'annotation conçue pour vous permettre de rester concentré sur votre travail.
Une fois vos données étiquetées, l'entraînement n'est plus qu'à un clic. Ultralytics , YOLO11et toute la gamme desYOLO Ultralytics YOLO sont pris en charge en natif et peuvent être entraînés directement sur la plateforme à l'aide de processeurs graphiques (GPU) en cloud, ou sur du matériel local tout en transmettant les métriques en continu vers la plateforme.
Choisissez parmi une large gamme GPU cloud, notamment les RTX 4090, RTX PRO 6000, NVIDIA , H100 et bien d'autres, ou effectuez vos entraînements sur votre propre matériel local tout en transmettant les métriques en temps réel à la plateforme. Chaque expérience est automatiquement organisée en projets qui regroupent les modèles connexes, ce qui permet de track facilement track différents ensembles de données, paramètres et configurations track les résultats, et d'identifier les modèles les plus performants.
Suivez l'évolution des courbes de perte, de la précision, du rappel et de la précision moyenne (mAP) à chaque itération. Analysez en détail les matrices de confusion et les courbes précision-rappel pour identifier précisément les points forts de votre modèle et les aspects à améliorer. Comparez plusieurs exécutions côte à côte afin de déterminer la configuration qui offre les meilleurs résultats.
Ultralytics gère également automatiquement les étapes clés du cycle de formation. Des points de contrôle sont enregistrés tout au long de la formation, ce qui permet de conserver à la fois le modèle le plus performant et les paramètres finaux. Les modèles pré-entraînés peuvent être affinés directement au sein de la plateforme, et les modèles formés peuvent être téléchargés ou transférés pour être utilisés dans d'autres environnements, offrant ainsi aux équipes une flexibilité totale quant à la manière et au lieu où elles travaillent.
Pas d'infrastructure à mettre en place. Pas de service de suivi des expériences à configurer. Juste un parcours clair et efficace, depuis les données annotées jusqu'à un modèle entraîné, prêt à être utilisé en conditions réelles.
Un modèle bien entraîné nécessite un parcours tout aussi performant vers la mise en production. C'est exactement ce qu'offre Ultralytics .
Commencez par vérifier les résultats d'inférence de votre modèle directement dans le navigateur. Une fois que vous êtes satisfait des résultats, déployez-le dans 43 régions à travers le monde grâce à des points de terminaison dédiés qui s'adaptent automatiquement à la demande, chacun disposant d'un point de terminaison API unique prêt à être intégré à vos applications.
Que vous ayez besoin de déployer vos modèles dans le cloud ou de les exécuter sur des appareils en périphérie, la Ultralytics offre des options flexibles adaptées à ces deux scénarios. TousYOLO Ultralytics sont optimisés en natif pour fonctionner efficacement dans tous les environnements, offrant des performances fiables même sur du matériel périphérique aux ressources de calcul limitées. Pour les équipes qui ont besoin d'exécuter des modèles en dehors de la plateforme, Ultralytics l'exportation vers 17 formats validés, notamment ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite et OpenVINO, afin que vos modèles s'exécutent en natif sur les services cloud, les appareils mobiles, les systèmes périphériques et bien plus encore.
Une fois vos modèles mis en production, les fonctionnalités de surveillance intégrées au tableau de bord des déploiements vous offrent une visibilité complète sur les performances en production : volume de requêtes, indicateurs de latence, taux d'erreur, état des points de terminaison et journaux détaillés. Vous pouvez également consulter les journaux, vérifier l'état des points de terminaison et track au fil du temps afin de garantir le fonctionnement fiable de vos systèmes de vision par ordinateur en production et d'identifier les possibilités d'optimisation des performances.
Commencez dès aujourd'hui, ou consultez la Ultralytics pour découvrir plus en détail les fonctionnalités de la plateforme.
Au fur et à mesure que vous découvrirez Ultralytics , vous vous rendrez vite compte que son objectif va au-delà de la simple mise à disposition d'outils pour la création de systèmes de vision par ordinateur. Fondamentalement, cette plateforme est conçue pour rendre le développement de l'IA en vision plus accessible et plus convivial pour un public plus large.
Historiquement, la création et le déploiement de systèmes d'IA nécessitaient une infrastructure spécialisée, des outils complexes et des investissements initiaux considérables. Même lorsque les modèles puissants sont devenus plus faciles à entraîner, le flux de travail associé – gestion des ensembles de données, réalisation d'expériences, déploiement des modèles et maintenance de l'infrastructure – restait difficile d'accès pour les particuliers et les petites équipes.
Ultralytics réduit ces obstacles en regroupant l'ensemble du flux de travail de l'IA visuelle au sein d'un environnement unique, tout en facilitant la prise en main. Les nouveaux utilisateurs peuvent commencer à tester la plateforme grâce à la formule gratuite, qui comprend des crédits d'inscription pour l'entraînement sur le cloud et l'accès à des fonctionnalités essentielles telles que la gestion des ensembles de données, les outils d'annotation, l'entraînement des modèles et l'exportation des modèles.
À mesure que les projets prennent de l'ampleur, les utilisateurs ou les entreprises clientes peuvent évoluer grâce à des crédits supplémentaires et à des formules de plateforme qui leur permettent d'accéder à davantage de ressources de calcul, de stockage, de fonctionnalités de collaboration et de capacités de déploiement. Cette approche flexible permet aux développeurs, aux chercheurs, aux start-ups et aux entreprises de commencer modestement, d'expérimenter librement et d'étendre leur utilisation à mesure que leurs systèmes de vision par ordinateur entrent en phase de production.
En associant un flux de travail complet de vision par ordinateur à un modèle tarifaire abordable, la Ultralytics permet à un plus grand nombre de personnes de créer, de tester et de déployer des applications d'IA de vision dans le monde réel.
Ultralytics regroupe l'ensemble du cycle de vie de l'IA visuelle au sein d'un espace de travail puissant, permettant ainsi de passer plus rapidement des données brutes à des systèmes d'IA visuelle prêts à être mis en production. Grâce à des outils intégrés pour l'annotation, l'entraînement, le déploiement et la surveillance, les équipes peuvent créer et déployer des modèles tels que Ultralytics , Ultralytics YOLO11, Ultralytics YOLOv8 et Ultralytics YOLOv5 gérer une infrastructure complexe.
Que vous en soyez à vos premiers pas avec un modèle ou que vous déployiez une IA de vision à grande échelle, la plateforme est conçue pour vous accompagner à chaque étape de votre parcours.
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