Ultralytics l'IA de pointe en matière de vision avec YOLO26

Aujourd'hui, nous lançons officiellement Ultralytics , notre nouveau modèle qui établit une nouvelle référence en matière de performances de pointe. Présenté pour la première fois par notre fondateur et PDG, Glenn Jocher, lors du salon YOLO 2025 (YV25) à Londres, il s'agit de notre modèle le plus avancé et le plus facile à déployer à ce jour.

Conçu pour être léger, compact et rapide, YOLO26 est destiné aux applications d'IA visuelle en temps réel qui fonctionnent dans le monde réel. Grâce à son inférence native de bout en bout intégrée directement dans le modèle, YOLO26 simplifie le déploiement, réduit la complexité du système et offre des performances fiables sur les appareils périphériques et dans les environnements de production à grande échelle.

En fait, la version la plus petite de YOLO26, le modèle nano, fonctionne jusqu'à 43 % plus rapidement sur les processeurs standard, ce qui permet de mettre en place des solutions d'IA visuelle en temps réel efficaces sur les applications mobiles, les caméras intelligentes et d'autres appareils de pointe. S'appuyant sur la vision Ultralyticsqui consiste à rendre les capacités d'IA visuelle accessibles à tous, YOLO26 combine des performances de pointe et une grande simplicité, ce qui le rend facile à utiliser et à déployer.

Conçu pour la prochaine génération de vision par ordinateur

La vision par ordinateur dépasse rapidement le cadre du cloud. Les applications concrètes exigent de plus en plus une inférence en temps réel, une faible latence, une flexibilité matérielle et des performances prévisibles sur des appareils tels que les drones, les caméras, les systèmes mobiles et les plateformes embarquées.

YOLO26 a été spécialement conçu pour cette évolution. En repensant entièrement le processus de détection d'objets, Ultralytics créé une architecture de modèle qui élimine toute complexité inutile tout en offrant une précision et une vitesse de pointe. 

Par exemple, les modèles traditionnels de détection Ultralytics s'appuient sur une étape de post-traitement supplémentaire appelée « suppression non maximale » pour filtrer les prédictions qui se chevauchent après l'inférence. YOLO26 élimine cette étape supplémentaire en permettant une inférence native de bout en bout, ce qui permet au modèle de produire directement des détections finales. Il permet un déploiement plus rapide, plus prévisible et plus fiable dans le monde réel.

YOLO26 n'est pas une mise à jour incrémentielle. Il représente une avancée structurelle dans la manière dont l'IA visuelle de niveau production est formée, déployée et mise à l'échelle.

Ce que YOLO26 rend possible

L'un des aspects clés de YOLO26 réside dans la manière dont il s'appuie sur les points forts des modèles précédents tels que Ultralytics YOLO11 tout en élargissant les possibilités offertes par la vision par ordinateur. Dès son installation, YOLO26 prend en charge les mêmes tâches de vision par ordinateur que YOLO11, notamment la détection d'objets, la segmentation d'instances et la classification d'images.

Il continue également à prendre en charge l'estimation de pose, la détection d'objets à l'aide de cadres de sélection orientés pour les images aériennes et satellitaires, ainsi que le suivi d'objets dans les flux vidéo. Tout comme YOLO11, YOLO26 est disponible en cinq variantes de modèles : Nano (n), Small (s), Medium (m), Large (l) et Extra large (x), offrant ainsi aux utilisateurs des options qui équilibrent vitesse, taille et précision.

Principales caractéristiques Ultralytics

Ultralytics comprend une série d'améliorations conçues pour optimiser les performances, la fiabilité et la facilité d'utilisation dans le monde réel. Voici un aperçu des principales fonctionnalités de YOLO26 :

• Suppression de la perte focale de distribution : YOLO26 supprime la perte focale de distribution (DFL), ce qui réduit la complexité du modèle et permet un déploiement plus simple et plus compatible sur du matériel périphérique et à faible consommation d'énergie.
• Inférence de bout en bout NMS: YOLO26 élimine nativement le besoin de suppression non maximale (NMS), une étape normalement utilisée pour supprimer les prédictions en double, ce qui simplifie et accélère le déploiement pour une utilisation en temps réel.
• Équilibrage progressif des pertes + STAL : l'équilibrage progressif des pertes (ProgLoss) et l'attribution de balises tenant compte des petites cibles (STAL) ajustent la manière dont le modèle apprend pendant l'entraînement, ce qui permet une détection plus fiable des objets petits et éloignés dans des scènes complexes.
• Optimiseur MuSGD : YOLO26 introduit l'optimiseur MuSGD, un hybride entre la descente stochastique du gradient (SGD) et les techniques inspirées du muon, qui améliore la stabilité de l'entraînement et permet une convergence plus rapide et plus cohérente.
• CPU jusqu'à 43 % plus rapide : le modèle YOLO26 nano offre une inference jusqu'à 43 % plus rapide sur les CPU standard, permettant une IA visuelle en temps réel efficace sur les appareils mobiles, les caméras intelligentes et autres systèmes périphériques.

Derrière le code : le parcours vers Ultralytics

Le développement de YOLO26 est le fruit d'un effort collectif, façonné par les recherches de notre équipe et les commentaires que nous avons reçus de la communauté, de nos partenaires et de nos clients. Nous avons entrepris de simplifier l'architecture, d'améliorer l'efficacité et de rendre le modèle plus adaptable à une utilisation dans le monde réel. 

En réfléchissant à ce parcours, Glenn Jocher explique : « L'un des plus grands défis consistait à s'assurer que les utilisateurs puissent tirer le meilleur parti de YOLO26 tout en continuant à bénéficier de performances optimales. » Son point de vue met en évidence un principe de conception fondamental de YOLO26 : faciliter l'utilisation de l'IA visuelle.

Développant cette idée, Jing Qiu, notre ingénieur senior en apprentissage automatique, a ajouté : « La création du nouveauYOLO Ultralytics YOLO consistait à rester stable, sans précipitation. J'ai continué à l'affiner, en me concentrant uniquement sur l'équilibre entre vitesse et précision. Une fois le modèle terminé, j'ai ressenti une satisfaction tranquille, preuve que le souci du détail porte ses fruits. »

Commencez à créer avec Ultralytics

Ultralytics sera accessible au public dès aujourd'hui via la Ultralytics , avec une prise en charge complète des workflows de formation, d'inférence et d'exportation. Les organisations qui déploient YOLO26 dans des environnements commerciaux ou fermés peuvent accéder à des options de licence d'entreprise, qui incluent une assistance pour le déploiement en production, la maintenance à long terme et les déploiements évolutifs en périphérie. 

Comme nos modèles précédents, il est également entièrement pris en charge par le Python Ultralytics , ce qui permet aux utilisateurs de se lancer immédiatement. Les utilisateurs peuvent former, valider et déployer YOLO26 avec le même flux de travail simplifié qu'ils connaissent déjà, tout en profitant d'une gamme d'options d'exportation telles que ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite, OpenVINO, etc.

Construisons ensemble l'avenir de l'IA visuelle

Ultralytics représente notre prochaine étape pour rendre l'IA visuelle plus rapide, plus légère et plus facile à utiliser. Mais ce n'est que le début.

L'impact réel provient de ce que la communauté de l'IA visuelle crée avec cet outil. Nous sommes impatients de découvrir vos innovations et de continuer à façonner ensemble l'avenir de la vision par ordinateur.

Rejoignez notre communauté et explorez notre référentiel GitHub pour approfondir vos connaissances en matière d'IA. Découvrez des solutions industrielles telles que l'IA dans la robotique et la vision par ordinateur dans la logistique, consultez nos options de licence et commencez dès aujourd'hui à développer des applications de vision par ordinateur.