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Modèles Ultralytics YOLO27
Des modèles YOLO plus rapides, plus précis et plus simples. YOLO27l est le premier modèle Ultralytics à dépasser 60 mAP, et toutes les tailles progressent, avec le même remplacement sur une seule ligne.
Plébiscité par les leaders du secteur
Nouveautés d'Ultralytics YOLO27
Une gamme de modèles plus simple
Quatre modèles, quatre réponses claires. n et s pour les appareils edge, m pour les charges de travail de production sur GPU, l pour les applications où la précision est essentielle. Pas de modèle x à évaluer, car YOLO27l offre déjà une précision de pointe.
Architecture hybride
La meilleure architecture pour chaque taille de modèle, plutôt qu'une conception unique déclinée sur toute la gamme. Les petits modèles restent rapides sur du matériel limité ; les grands repoussent les limites de la précision.
Une précision accrue
YOLO27l est le premier modèle Ultralytics à dépasser 60 mAP sur COCO, avec une précision supérieure sur toute la gamme et un excellent compromis entre précision et vitesse.
Sept tâches
Détection d'objets, segmentation d'instances, segmentation sémantique, estimation de profondeur, classification d'images, estimation de pose et détection d'objets orientés. 28 modèles répartis sur quatre tailles, tous dotés de la même interface.
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.
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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
RGPD et CCPA
Conforme aux réglementations mondiales sur la protection des données
Pourquoi choisir Ultralytics YOLO27 ?
Éprouvé à grande échelle
Ultralytics YOLO traite chaque jour des milliards de tâches d'inférence dans les secteurs de la fabrication, de la logistique, de la sécurité et des applications aériennes. En choisissant cette famille de modèles, tu adoptes une solution déjà utilisée en production.
Déploie-le là où tu travailles déjà
Plus de 20 formats d'exportation et près de 50 intégrations, développés avec les fabricants de matériel eux-mêmes. Le modèle que tu entraînes est celui que tu mets en production.
Des licences commerciales claires
Des options flexibles pour les usages universitaires, open source et commerciaux sous AGPL-3.0 et Enterprise. Sache où tu en es avant de te lancer.
Conçu avec la communauté qui l'utilise
Plus d'un millier de contributeurs testent, signalent les problèmes et améliorent ces modèles dans de véritables déploiements en production.
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
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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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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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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SOHGA réduit de 30 % le temps consacré à la surveillance des parkings grâce à Ultralytics YOLO
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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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RapiD Engineering déploie le contrôle qualité des produits de la mer une semaine plus tôt grâce à Ultralytics YOLO
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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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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
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Specialvideo atteint 99 % de précision dans l’inspection alimentaire avec Ultralytics YOLO
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Vivity AI économise plus de 5 M$ par an dans les opérations industrielles 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.
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
Les modèles Ultralytics YOLO sont disponibles sous AGPL-3.0 pour les travaux universitaires, de recherche et open source, et sous une licence Enterprise Ultralytics pour les usages commerciaux qui ne peuvent pas respecter les conditions de l’AGPL-3.0. La licence propre à YOLO27 sera confirmée au lancement. Consulte les options de licence si tu prévois un déploiement commercial.
Sept : détection d’objets, segmentation d’instances, segmentation sémantique, estimation de la profondeur, classification d’images, estimation de pose et détection d’objets orientés. Chaque tâche est prévue pour les quatre tailles de modèle, et toutes utilisent la même interface Python et CLI que les modèles Ultralytics YOLO précédents.
Pas encore. Les poids des modèles, les configurations et la prise en charge des packages ne sont pas publiés à ce stade ; les projets en cours doivent donc continuer avec YOLO26, entièrement pris en charge par le package Python Ultralytics. Le travail réalisé avec YOLO26 reste compatible, car YOLO27 utilise la même interface. Inscris-toi sur la liste d’attente et nous te préviendrons dès que YOLO27 sera disponible.
Ultralytics YOLO27 utilise la meilleure architecture pour chaque taille de modèle, plutôt qu’une seule architecture étendue à toute la gamme. Les petits modèles n et s conservent une architecture CNN simplifiée pour gagner en vitesse sur du matériel limité, tandis que les modèles m et l adoptent une architecture fondée sur des requêtes et sans NMS pour améliorer la précision. La gamme est aussi plus simple, puisqu’il n’y a pas de modèle x à évaluer. Consulte la documentation YOLO27 pour découvrir les détails de l’architecture et les résultats préliminaires des benchmarks.
Inscris-toi sur la liste d’attente en haut de cette page avec ton adresse e-mail professionnelle. Tu recevras des actualités sur le produit à mesure que nous publierons les détails de l’architecture et les benchmarks, ainsi qu’une notification de lancement lorsque les modèles seront disponibles au téléchargement, à l’entraînement et au déploiement.
Ultralytics YOLO27 est la prochaine génération de modèles Ultralytics YOLO, après YOLO26. Il existe en quatre tailles — n, s, m et l — et prend en charge sept tâches de vision via une interface partagée unique. Les modèles sont en phase finale de recherche et développement et ne sont pas encore disponibles au téléchargement ni à l’entraînement.
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