Ultralytics YOLO
CommencerModèles 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
Essayer 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
Des performances en temps réel sur les appareils sans GPU, conçues spécialement pour les environnements en périphérie et à ressources limitées.
Inférence de bout en bout sans NMS
Les prédictions sont générées directement, sans étape de post-traitement. Latence réduite et déploiement simplifié.
Sans DFL, compatibilité matérielle étendue
La suppression de la Distribution Focal Loss simplifie les exportations et élargit la compatibilité avec les appareils en périphérie.
MuSGD : un optimiseur plus intelligent
Un hybride de SGD et Muon, inspiré des avancées de l’entraînement des LLM pour une plus grande stabilité.
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
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
RGPD et CCPA
Conforme aux réglementations mondiales sur la protection des données
Pourquoi choisir Ultralytics YOLO26 ?
Conçu pour la périphérie et le cloud
Fonctionne efficacement sur les CPU, les GPU et le matériel edge. Exporte vers 22 formats et déploie partout.
Jusqu’à 43 % d’inférence CPU plus rapide
La vision par IA en temps réel sur des appareils aux ressources limitées, sans sacrifier la précision.
Détection en monde ouvert avec YOLOE-26
Détecte au-delà des catégories prédéfinies à l’aide d’invites textuelles, d’invites visuelles ou d’une inférence sans invite.
Intégration fluide
YOLO26 reprend l’interface familière de YOLOv8 et YOLO11, sans longue courbe d’apprentissage.
Soutenu par une communauté internationale
Des canaux d’assistance dédiés, des forums actifs et des mises à jour régulières te permettent d’avancer.
Licences transparentes
Des options flexibles pour un usage universitaire, open source et commercial sous AGPL-3.0 et licence Entreprise.
Découvre nos modèles en action
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.
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
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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
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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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« 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
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Stride réalise une analyse de la démarche équine en une minute grâce à Ultralytics YOLO
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MarineSitu atteint une disponibilité de plus de 96 % pour la surveillance sous-marine avec Ultralytics YOLO
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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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ALYCE accélère de 20 % l’inférence de son IA de gestion du trafic avec Ultralytics YOLO
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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
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Pixelabs atteint un rappel de 95 % grâce à l’automatisation basée sur Ultralytics YOLO
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SiteAssist améliore la sécurité sur les chantiers en traitant plus de 770K images 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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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
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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
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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.
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, classification d’images, estimation de pose et détection d’objets orientés, le tout 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.