Cas d’usage
Cas d’usage concrets de la vision par ordinateur
Découvre comment Ultralytics YOLO alimente des applications concrètes de vision par ordinateur, de la gestion des files d’attente et de la détection des défauts à l’inspection visuelle et à la prévention des pertes.
Des cas d’usage de l’IA pour chaque workflow
Découvre les applications pratiques de l’IA visuelle et comment Ultralytics aide les équipes à passer de l’idée à la production.
Computer vision in retail
Prévention des pertes en magasin
Détecte en temps réel les vols à l’étalage, les articles non scannés et la complicité en caisse. L’IA de vision surveille les caisses libre-service et les comportements suspects pour réduire les pertes sans perturber les clients.
Computer vision in manufacturing
Inspection visuelle
Détecte les défauts, les désalignements et les erreurs d’étiquetage à la cadence de la chaîne. L’IA de vision vérifie la présence des composants et classe les résultats comme conformes ou non conformes, avec une marge d’erreur humaine quasi nulle.
Computer vision in automotive
Surveillance du conducteur
Détecte la somnolence, l’utilisation du téléphone et les distractions du regard en temps réel. L’IA visuelle suit la fermeture des yeux, l’inclinaison de la tête et la posture pour avertir les conducteurs avant qu’un accident ne se produise.
Intersectoriel
Traitement des documents
Classifie, extrait et vérifie des documents à grande échelle. L’IA visuelle localise les champs des formulaires, redresse les pages numérisées et signale les signatures manquantes afin de réduire les erreurs de transcription.
Computer vision in retail
Gestion des stocks
Compte les articles en rayon, vérifie la conformité des SKU et détecte automatiquement l’orientation dangereuse des palettes. L’IA visuelle remplace les audits manuels par un suivi continu des stocks en temps réel.
Computer vision in manufacturing
Détection des défauts
Repère les fissures capillaires, les étiquettes mal alignées et les défauts de surface à la cadence de la ligne. L’IA visuelle classe les pièces comme conformes, non conformes ou à retoucher afin d’empêcher les pièces défectueuses d’atteindre l’atelier.
Computer vision in retail
Gestion des files d’attente
Compte les clients, classe les niveaux de congestion et repère en temps réel les signes de frustration. L’IA visuelle prédit les goulots d’étranglement avant qu’ils ne se forment afin de réduire les temps d’attente et les départs sans achat.
Nos témoignages de clients
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.
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.
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.
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.
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 %.
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.
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.
Scaleout réduit la mise à jour des modèles de plusieurs semaines à quelques heures grâce à Ultralytics YOLO
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.
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.
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.
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. »
WG Tech Solutions réduit de 28 % les infractions aux règles de sécurité grâce à Ultralytics YOLO et à l’accélérateur d’IA d’Axelera
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.
Stride réalise une analyse de la démarche équine en une minute grâce à Ultralytics YOLO
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.
Pixelabs atteint un rappel de 95 % grâce à l’automatisation basée sur Ultralytics YOLO
Découvre comment Pixelabs utilise les modèles Ultralytics YOLO pour automatiser les flux de travail et atteindre un rappel de 95 %.
SiteAssist améliore la sécurité sur les chantiers en traitant plus de 770K images avec Ultralytics YOLO
Découvre comment SiteAssist utilise les modèles Ultralytics YOLO pour améliorer la sécurité sur les chantiers.
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.
Cali Intelligence réduit de 43 % les files d’attente aux caisses grâce à Ultralytics YOLO
Découvre comment Cali Intelligence utilise les modèles Ultralytics YOLO et la détection d’objets pour réduire les files d’attente aux caisses des commerces.
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.
Theia Scientific accélère de 43× l’analyse de microscopie grâce à Ultralytics YOLO
Découvre comment Theia Scientific redéfinit l’analyse des données de microscopie avec Ultralytics YOLO.
eSmart Systems réduit de moitié le temps d’inspection des lignes électriques grâce à Ultralytics YOLO
Découvre comment eSmart Systems utilise Ultralytics YOLO pour accélérer la détection des défauts et transformer les inspections des réseaux.
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.
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.
Specialvideo atteint 99 % de précision dans l’inspection alimentaire avec Ultralytics YOLO
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Construisons ensemble l’avenir de l’IA !
Commence ton parcours vers l’avenir de l’apprentissage automatique