Modèles Ultralytics YOLO26
Conçu dès le départ pour les appareils en périphérie et à faible consommation, Ultralytics YOLO26 établit une nouvelle norme en matière de vision par IA en temps réel, avec jusqu’à 43 % d’inférence CPU plus rapide grâce à une architecture plus épurée et plus simple.
Plébiscité par les leaders du secteur
Essaie l’inférence YOLO26
Glisse-dépose une image pour voir la détection d’objets en temps réel
Principales améliorations d’Ultralytics YOLO26
Jusqu’à 43 % d’inférence CPU plus rapide
Inférence de bout en bout sans NMS
Sans DFL, compatibilité matérielle étendue
MuSGD : un optimiseur plus intelligent
Les modèles Ultralytics YOLO en un coup d’œil
Compare les familles récentes de modèles Ultralytics YOLO en matière de vitesse, de précision et de tâches de vision prises en charge.
Sécurité et conformité de niveau entreprise
Développe et déploie en toute confiance. Certifié ISO 27001, attesté SOC 2, avec une prise en charge de la conformité HIPAA.
SOC 2 Type I
ISO 27001:2022
HIPAA
RGPD et CCPA
Pourquoi choisir Ultralytics YOLO26 ?
Conçu pour la périphérie et le cloud
Jusqu’à 43 % d’inférence CPU plus rapide
Détection en monde ouvert avec YOLOE-26
Intégration fluide
Soutenu par une communauté internationale
Licences transparentes
Ce que disent nos clients
Les modèles Ultralytics YOLO nous ont aidés à accélérer de 25,2 % la mise en œuvre de nos services d’IA. Faciles à déployer, ils offrent d’excellentes performances en conditions réelles et apportent davantage de vitesse, de précision et d’évolutivité sans nuire aux performances opérationnelles.
Parmi tous les modèles que nous avons évalués, YOLO était de loin le plus rapide pour nos cas d’usage.
Ultralytics YOLO26 fonctionne parfaitement sur la plateforme d’Axelera, ce qui permet d’accélérer le déploiement de l’IA en périphérie avec un minimum d’efforts d’intégration. C’est exactement le type de collaboration entre matériel et logiciel qui aide les clients à passer plus rapidement du développement à la production.
Alexis Crowell, Directeur marketing mondial et directeur général des Amériques
La possibilité d’entraîner et de déployer des modèles Ultralytics YOLO avec le package Python Ultralytics est très fiable. Associée à une inférence rapide, elle nous permet de traiter rapidement les images et de fournir des retours en temps réel sur les chantiers.
Nous fabriquons des robots dotés de capacités de vision par ordinateur pour saisir et déposer des ingrédients sur les lignes de production alimentaire. La manipulation robotique exige une précision inférieure au centimètre, et les modèles Ultralytics YOLO permettent d’atteindre ce niveau de précision.
Les performances des modèles Ultralytics YOLO sur nos microcontrôleurs STM32 ouvrent de nouvelles perspectives pour la vision par ordinateur en périphérie. Grâce à une intégration simplifiée et à la prise en charge de plusieurs variantes de modèles, les développeurs disposent exactement de ce qu’il leur faut pour créer des solutions de vision embarquée évolutives et réactives.
Le package Python Ultralytics nous permet d’entraîner des modèles très facilement et rapidement. De plus, sa standardisation entre différents modèles et les nouvelles versions de YOLO garantit une grande stabilité au fil des ans.
Découvre nos modèles en action
Foire aux questions
YOLO26 prend en charge l’export vers TensorRT, ONNX, CoreML, TFLite et OpenVINO, couvrant ainsi les principales cibles de déploiement en périphérie. Son architecture sans NMS simplifie l’intégration et réduit la latence dès le départ.
Oui. YOLO26 utilise la même interface que les versions précédentes d’Ultralytics YOLO, ce qui facilite la migration. Il te suffit de remplacer les poids de ton modèle par ceux de YOLO26.
Détection d’objets, segmentation d’instances, segmentation sémantique, estimation de profondeur, classification d’images, estimation de pose et détection d’objets orientés : tout est réuni dans une seule famille de modèles unifiée.
La variante nano (n) est idéale pour les appareils en périphérie et ceux limités par leur CPU. Les variantes small (s) et medium (m) offrent un bon équilibre entre vitesse et précision pour la plupart des applications. Les variantes large (l) et extra-large (x) offrent une précision maximale pour les charges de travail exigeantes.
YOLO26 supprime DFL pour simplifier l’export, élimine NMS pour accélérer l’inférence de bout en bout, améliore la précision sur les petits objets avec ProgLoss + STAL, introduit l’optimiseur MuSGD pour stabiliser l’entraînement et accélère jusqu’à 43 % l’inférence sur CPU.
Lance-toi avec Ultralytics YOLO !
De l’annotation au déploiement, crée des solutions d’IA visuelle qui évoluent avec toi.