Ultralytics YOLO27 :
Licence YOLO

Vision par ordinateur dans le sport

Du suivi des joueurs à l’analyse des performances, Ultralytics YOLO propulse la nouvelle génération de solutions d’analyse sportive.

La confiance des principales organisations du monde

Comment Ultralytics YOLO RELÈVE LES DÉFIS du sport

Une IA en temps réel adaptée à ton équipe

Conçu pour le secteur sportif, Ultralytics YOLO simplifie les flux de travail afin de fournir des solutions de vision par ordinateur précises, rapides et prêtes pour la production, qui s’appuient sur ton infrastructure existante.

  • Déploiement prêt à l’emploi : le déploiement nécessite un minimum de travail et réduit le temps d’intégration à quelques jours.
  • Précision de détection : détection en temps réel de pointe des objets, des environnements et des scènes dynamiques.
  • Inférence en moins de 5 ms : déploiement en edge, dans le cloud ou sur site avec 22 formats d’export.
  • Prêt pour la production en quelques heures : annote, entraîne et déploie plus vite pour réduire le délai de mise sur le marché.
Une IA en temps réel adaptée à ton équipe

Des résultats éprouvés dans le sport

Du suivi du ballon à l’analyse du jeu et à la récupération des athlètes, découvre les résultats obtenus par les équipes avec Ultralytics YOLO.

Suivi du ballon94 %

Suivi précis du ballon pour les annonces de lignes

Suis les balles de tennis rapides avec une mAP de 94 % pour automatiser de manière fiable les annonces de lignes et l’analyse des frappes.
Zhang et al., Scientific Reports, 2025
Analyse du jeu96,9 %

Détection fiable du ballon pendant la retransmission

Détecte le ballon de basket avec une précision de 96,9 %, malgré les mouvements et les éléments parasites, pour fournir aux analystes des données de match automatisées et exactes.
Liang et al., PLOS One, 2025
Rééducation sportive98,9 %

Reconnaître automatiquement les mouvements de rééducation

Un modèle YOLOv5 reconnaît les exercices de rééducation des membres supérieurs avec une précision de 98,9 %, aidant les cliniciens à suivre la récupération et à corriger les mouvements.
Cao et al., Sensors, 2025

Essayer l’inférence YOLO26

Glisse-dépose une image pour voir la détection d’objets en temps réel

Entrée
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Formats pris en charge : JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, JP2, TIFF, BMP et autres (10 Mo max.)

Confiance
0.25
IoU
0.70
Taille de l’image
640
Les résultats de prédiction s’afficheront ici.

L’IA visuelle à chaque étape du sport

Des solutions conçues pour chaque étape de ton processus de production.

Suivi de la trajectoire du ballon

Suivi de la trajectoire de la balle avec Ultralytics YOLO

Utilise Ultralytics YOLO pour suivre des balles en temps réel dans des sports tels que le padel, le tennis, le billard et bien d’autres, et générer des analyses automatisées, des séquences de moments forts et des conseils d’entraînement à partir de flux vidéo en temps réel.

  • Détection de balle en temps réel : suis la position et le mouvement de la balle d’une image à l’autre, à grande vitesse et avec précision.
  • Polyvalence multisport : adapte la détection à différentes tailles, vitesses, conditions de terrain et angles de caméra à l’aide de tes propres données.
  • Analyses des terrains et des courts : combine le suivi de la balle aux données des joueurs pour générer des cartes thermiques et des analyses tactiques.
Suivi de la trajectoire de la balle avec Ultralytics YOLO

Choisis parmi 22 formats d’export

Entraîne une fois, déploie partout, des microcontrôleurs en périphérie aux clusters GPU dans le cloud.

Transformer les secteurs d’activité grâce à l’IA visuelle

Des chaînes de production aux blocs opératoires, Ultralytics transforme les données visuelles en décisions en temps réel.

RTM réduit de 28 % le coût d’inférence avec Ultralytics YOLO26

RTM réduit de 28 % le coût d’inférence avec Ultralytics YOLO26

Découvre comment RTM utilise Ultralytics YOLO26 pour assurer la surveillance de la sécurité en usine 24 h/24 et 7 j/7, tout en réduisant de 28 % le coût d’inférence sur du matériel déjà détenu par les fabricants.
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SK Godelius détecte 3 400 défauts sur les convoyeurs miniers avec Ultralytics YOLO

SK Godelius détecte 3 400 défauts sur les convoyeurs miniers avec Ultralytics YOLO

Découvre comment SK Godelius utilise Ultralytics YOLO pour automatiser la détection des défauts et des anomalies, aidant ainsi les sites miniers à renforcer la sécurité et à rationaliser les flux de travail.
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Camerite réduit de 25,2 % le temps de développement avec Ultralytics YOLO

Camerite réduit de 25,2 % le temps de développement avec Ultralytics YOLO

Découvre comment Camerite utilise Ultralytics YOLO pour automatiser la surveillance vidéo, réduire le temps de développement et aider les villes à passer à une sécurité proactive.
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OnsiteIQ réduit de 20 % les retards de projet avec Ultralytics YOLO11

OnsiteIQ réduit de 20 % les retards de projet avec Ultralytics YOLO11

Découvre comment OnsiteIQ utilise Ultralytics YOLO11 pour surveiller les chantiers, réduire de 20 % les retards de projet et résoudre les litiges trois fois plus vite.
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TrainVision de mtrail réduit presque de 100 % le temps de collecte des données ferroviaires

TrainVision de mtrail réduit presque de 100 % le temps de collecte des données ferroviaires

Découvre comment TrainVision de mtrail utilise Ultralytics YOLO pour automatiser la collecte de données ferroviaires, réduire le temps nécessaire jusqu’à 100 % et diminuer les erreurs de 90 %.
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Glacier Robotics réduit de 70 % les fuites de PET dans les centres de recyclage américains

Glacier Robotics réduit de 70 % les fuites de PET dans les centres de recyclage américains

Découvre comment Glacier Robotics utilise Ultralytics YOLO11 pour réduire de 70 % les pertes de PET, améliorer la précision du recyclage et automatiser le tri des déchets.
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SOHGA réduit de 30 % le temps consacré à la surveillance des parkings grâce à Ultralytics YOLO

SOHGA réduit de 30 % le temps consacré à la surveillance des parkings grâce à Ultralytics YOLO

Découvre comment le système MEGURU de SOHGA utilise Ultralytics YOLO26 pour automatiser les rondes dans les parkings, réduire leur durée de 30 % et améliorer la sécurité.
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Scaleout réduit la mise à jour des modèles de plusieurs semaines à quelques heures grâce à Ultralytics YOLO

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Découvre comment Scaleout utilise Ultralytics YOLO et l’apprentissage fédéré pour affiner les modèles d’IA sur des appareils edge tout en protégeant les données sensibles.
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RapiD Engineering déploie le contrôle qualité des produits de la mer une semaine plus tôt grâce à Ultralytics YOLO

RapiD Engineering déploie le contrôle qualité des produits de la mer une semaine plus tôt grâce à Ultralytics YOLO

Découvre comment RapiD Engineering utilise Ultralytics YOLO pour automatiser l’inspection du saumon, détecter les défauts en temps réel et économiser une semaine de travail d’ingénierie.
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Project Ocean Oasis fait progresser la conservation des récifs grâce à Ultralytics YOLO

Project Ocean Oasis fait progresser la conservation des récifs grâce à Ultralytics YOLO

Découvre comment Project Ocean Oasis utilise Ultralytics YOLO, l’IA edge et des systèmes de surveillance autonomes pour développer la conservation des récifs et l’intelligence océanique.
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Volley équipe plus de 250 entraîneurs IA sur les courts grâce à Ultralytics YOLO

Volley équipe plus de 250 entraîneurs IA sur les courts grâce à Ultralytics YOLO

« Ce qui est vraiment bien, c’est que le modèle fonctionne très bien en temps réel sur le matériel edge du simulateur d’entraînement, et que nous pouvons utiliser le même modèle dans le cloud pour exécuter exactement le même flux. »
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WG Tech Solutions réduit de 28 % les infractions aux règles de sécurité grâce à Ultralytics YOLO et à l’accélérateur d’IA d’Axelera

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Découvre comment WG Tech Solutions a réussi à réduire de 28 % les infractions aux règles de sécurité dans le secteur manufacturier grâce à Ultralytics YOLO et à l’accélérateur d’IA d’Axelera.
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Stride réalise une analyse de la démarche équine en une minute grâce à Ultralytics YOLO

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Découvre comment Stride utilise les modèles Ultralytics YOLO pour estimer la pose des chevaux et réaliser une analyse complète de leur démarche en moins d’une minute.
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Pixelabs atteint un rappel de 95 % grâce à l’automatisation basée sur Ultralytics YOLO

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Découvre comment Pixelabs utilise les modèles Ultralytics YOLO pour automatiser les flux de travail et atteindre un rappel de 95 %.
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SiteAssist améliore la sécurité sur les chantiers en traitant plus de 770K images avec Ultralytics YOLO

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Découvre comment SiteAssist utilise les modèles Ultralytics YOLO pour améliorer la sécurité sur les chantiers.
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Chef Robotics réduit de 67 % le gaspillage alimentaire grâce à Ultralytics YOLO

Chef Robotics réduit de 67 % le gaspillage alimentaire grâce à Ultralytics YOLO

Découvre comment Chef Robotics utilise les modèles Ultralytics YOLO pour assembler les aliments avec précision.
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Cali Intelligence réduit de 43 % les files d’attente aux caisses grâce à Ultralytics YOLO

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Découvre comment Cali Intelligence utilise les modèles Ultralytics YOLO et la détection d’objets pour réduire les files d’attente aux caisses des commerces.
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MarineSitu atteint une disponibilité de plus de 96 % pour la surveillance sous-marine avec Ultralytics YOLO

MarineSitu atteint une disponibilité de plus de 96 % pour la surveillance sous-marine avec Ultralytics YOLO

Découvre comment MarineSitu transforme la détection d’objets sous-marins avec Ultralytics YOLO.
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Theia Scientific accélère de 43× l’analyse de microscopie grâce à Ultralytics YOLO

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Découvre comment Theia Scientific redéfinit l’analyse des données de microscopie avec Ultralytics YOLO.
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eSmart Systems réduit de moitié le temps d’inspection des lignes électriques grâce à Ultralytics YOLO

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Découvre comment eSmart Systems utilise Ultralytics YOLO pour accélérer la détection des défauts et transformer les inspections des réseaux.
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Axelera AI atteint 34 FPS en inférence d’IA embarquée avec Ultralytics YOLO

Axelera AI atteint 34 FPS en inférence d’IA embarquée avec Ultralytics YOLO

Découvre comment Axelera AI s’appuie sur Ultralytics YOLO pour offrir une vision embarquée rapide, précise et efficace avec les puces Metis AI.
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STMicroelectronics exécute Ultralytics YOLO sur un MCU à seulement 9,4 mJ par inférence

STMicroelectronics exécute Ultralytics YOLO sur un MCU à seulement 9,4 mJ par inférence

Découvre comment STMicroelectronics déploie efficacement les modèles Ultralytics YOLO sur des microcontrôleurs basse consommation afin d’obtenir une inférence précise en temps réel en périphérie.
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Specialvideo atteint 99 % de précision dans l’inspection alimentaire avec Ultralytics YOLO

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Découvre comment Specialvideo utilise les modèles Ultralytics YOLO pour effectuer l’inspection alimentaire par IA en temps réel, garantir la qualité, réduire le gaspillage et améliorer l’efficacité.
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Vivity AI économise plus de 5 M$ par an dans les opérations industrielles avec Ultralytics YOLO

Vivity AI économise plus de 5 M$ par an dans les opérations industrielles avec Ultralytics YOLO

Découvre comment Vivity AI exploite les modèles Ultralytics YOLO pour améliorer l’automatisation industrielle, accroître l’efficacité, réduire les temps d’arrêt et garantir la sécurité au travail.
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Videologic Analytics passe à 10 000 licences de caméras IA avec Ultralytics YOLO

Videologic Analytics passe à 10 000 licences de caméras IA avec Ultralytics YOLO

Découvre comment Videologic Analytics intègre les modèles Ultralytics YOLO pour améliorer la vidéosurveillance, accroître la précision de détection, réduire les fausses alertes et optimiser la surveillance des menaces en temps réel.
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Prezent améliore de 34 % la précision de détection des diapositives avec Ultralytics YOLO

Prezent améliore de 34 % la précision de détection des diapositives avec Ultralytics YOLO

Découvre comment Prezent exploite les modèles Ultralytics YOLO pour automatiser la détection des éléments de diapositives, réduire le temps de traitement à moins de 10 secondes et préserver la structure et le design.
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ALYCE accélère de 20 % l’inférence de son IA de gestion du trafic avec Ultralytics YOLO

ALYCE accélère de 20 % l’inférence de son IA de gestion du trafic avec Ultralytics YOLO

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 au service de villes plus durables et plus intelligentes.
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Kiwitron utilise Ultralytics YOLO pour détecter les risques industriels à 30 m

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Découvre comment Kiwitron utilise les modèles Ultralytics YOLO dans sa solution KewiEye pour détecter les risques industriels et y remédier afin d’améliorer la sécurité.
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RTM réduit de 28 % le coût d’inférence avec Ultralytics YOLO26

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SK Godelius détecte 3 400 défauts sur les convoyeurs miniers avec Ultralytics YOLO

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Cali Intelligence réduit de 43 % les files d’attente aux caisses grâce à Ultralytics YOLO

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Découvre comment Cali Intelligence utilise les modèles Ultralytics YOLO et la détection d’objets pour réduire les files d’attente aux caisses des commerces.
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MarineSitu atteint une disponibilité de plus de 96 % pour la surveillance sous-marine avec Ultralytics YOLO

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Découvre comment MarineSitu transforme la détection d’objets sous-marins avec Ultralytics YOLO.
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Theia Scientific accélère de 43× l’analyse de microscopie grâce à Ultralytics YOLO

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Découvre comment Theia Scientific redéfinit l’analyse des données de microscopie avec Ultralytics YOLO.
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eSmart Systems réduit de moitié le temps d’inspection des lignes électriques grâce à Ultralytics YOLO

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Découvre comment eSmart Systems utilise Ultralytics YOLO pour accélérer la détection des défauts et transformer les inspections des réseaux.
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Axelera AI atteint 34 FPS en inférence d’IA embarquée avec Ultralytics YOLO

Axelera AI atteint 34 FPS en inférence d’IA embarquée avec Ultralytics YOLO

Découvre comment Axelera AI s’appuie sur Ultralytics YOLO pour offrir une vision embarquée rapide, précise et efficace avec les puces Metis AI.
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STMicroelectronics exécute Ultralytics YOLO sur un MCU à seulement 9,4 mJ par inférence

STMicroelectronics exécute Ultralytics YOLO sur un MCU à seulement 9,4 mJ par inférence

Découvre comment STMicroelectronics déploie efficacement les modèles Ultralytics YOLO sur des microcontrôleurs basse consommation afin d’obtenir une inférence précise en temps réel en périphérie.
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Specialvideo atteint 99 % de précision dans l’inspection alimentaire avec Ultralytics YOLO

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Découvre comment Specialvideo utilise les modèles Ultralytics YOLO pour effectuer l’inspection alimentaire par IA en temps réel, garantir la qualité, réduire le gaspillage et améliorer l’efficacité.
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Vivity AI économise plus de 5 M$ par an dans les opérations industrielles avec Ultralytics YOLO

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Découvre comment Vivity AI exploite les modèles Ultralytics YOLO pour améliorer l’automatisation industrielle, accroître l’efficacité, réduire les temps d’arrêt et garantir la sécurité au travail.
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Videologic Analytics passe à 10 000 licences de caméras IA avec Ultralytics YOLO

Videologic Analytics passe à 10 000 licences de caméras IA avec Ultralytics YOLO

Découvre comment Videologic Analytics intègre les modèles Ultralytics YOLO pour améliorer la vidéosurveillance, accroître la précision de détection, réduire les fausses alertes et optimiser la surveillance des menaces en temps réel.
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Prezent améliore de 34 % la précision de détection des diapositives avec Ultralytics YOLO

Prezent améliore de 34 % la précision de détection des diapositives avec Ultralytics YOLO

Découvre comment Prezent exploite les modèles Ultralytics YOLO pour automatiser la détection des éléments de diapositives, réduire le temps de traitement à moins de 10 secondes et préserver la structure et le design.
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ALYCE accélère de 20 % l’inférence de son IA de gestion du trafic avec Ultralytics YOLO

ALYCE accélère de 20 % l’inférence de son IA de gestion du trafic avec Ultralytics YOLO

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 au service de villes plus durables et plus intelligentes.
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Kiwitron utilise Ultralytics YOLO pour détecter les risques industriels à 30 m

Kiwitron utilise Ultralytics YOLO pour détecter les risques industriels à 30 m

Découvre comment Kiwitron utilise les modèles Ultralytics YOLO dans sa solution KewiEye pour détecter les risques industriels et y remédier afin d’améliorer la sécurité.
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Sécurité et conformité

Une sécurité certifiée de niveau entreprise

Fais l’objet d’une certification et d’un audit indépendants, pour que tes données restent protégées pendant leur transfert et leur stockage.

SOC 2 Type I

Attestation conforme aux critères de sécurité, de disponibilité et de confidentialité de l’AICPA (TSC)

ISO 27001:2022

Système de management de la sécurité de l’information certifié

Chiffrement

Données chiffrées en transit et au repos, pour tous les supports de stockage et de transfert

RGPD et CCPA

Conforme aux réglementations mondiales sur la protection des données

Foire aux questions

  • La vision par ordinateur appliquée à l’analyse sportive utilise des modèles d’IA pour suivre automatiquement les joueurs, les ballons et les mouvements dans les vidéos en direct ou préenregistrées. Elle génère des données de performance, des cartes thermiques et des conseils d’entraînement sans examen manuel. Ultralytics YOLO traite les vidéos sportives en temps réel et transforme les images brutes en données analytiques structurées pour le football, le padel, le billard et bien plus encore.

  • YOLO détecte les joueurs, les marquages du terrain et les espaces libres dans les images, ce qui permet aux diffuseurs d’insérer des publicités virtuelles ou des graphiques en temps réel — en direct ou à partir d’enregistrements, sans modifier le flux de production existant. Pour en savoir plus sur le suivi d’objets avec Ultralytics YOLO.

  • L’estimation de pose suit les points clés du corps et les angles articulaires pour détecter en temps réel les erreurs de posture pendant un entraînement. Du matériel comme les haltères peut obstruer une partie du champ de vision pendant un squat ou un soulevé de terre ; les modèles entraînés sur tes propres images de salle de sport gèrent mieux ces cas que les modèles préentraînés génériques.

  • Oui. L’estimation de pose peut surveiller les angles articulaires et l’amplitude des mouvements pendant la physiothérapie, aidant les cliniciens et les entraîneurs à suivre la progression de la récupération et à repérer les mouvements qui s’écartent d’un programme de rééducation sûr, sans équipement spécialisé de capture de mouvement.

  • Les modèles préentraînés ne détectent souvent pas les éléments propres à un sport, comme une petite balle rapide, ni les couleurs exactes de ton terrain et de ta tenue. Un ajustement fin sur tes propres images — souvent quelques centaines seulement — améliore considérablement les résultats, et tu peux gérer tout le processus sur Ultralytics Platform.

  • Non. Les modèles YOLO peuvent être exportés pour fonctionner sur du matériel périphérique sur place. L’inférence s’effectue donc sans envoyer les images du match ou de l’événement vers le cloud, ce qui est utile pour les événements sportifs en direct et les vidéos sensibles en matière de confidentialité.

Passe à la vision en temps réel dans tous les sports.

Améliore les performances dans tous les sports grâce à la vision par ordinateur.