Link to this sectionPlateforme Ultralytics#

Ultralytics Platform est une plateforme de vision par ordinateur complète et de bout en bout qui simplifie l'ensemble du flux de travail ML, de la préparation des données au déploiement des modèles. Conçue pour les équipes et les individus qui ont besoin de solutions de vision par ordinateur prêtes pour la production sans la complexité de l'infrastructure.

Link to this sectionQu'est-ce que la plateforme Ultralytics ?#

La plateforme Ultralytics est conçue pour remplacer les outils ML fragmentés par une solution unifiée. Elle combine les capacités de :

• Roboflow - Gestion des données et annotation
• Weights & Biases - Suivi des expériences
• SageMaker - Entraînement dans le cloud
• HuggingFace - Déploiement de modèles
• Arize - Monitoring

Tout sur une seule plateforme avec un support natif pour les modèles YOLO26 et YOLO11.

Link to this sectionFlux de travail : Upload → Annoter → Entraîner → Exporter → Déployer#

La plateforme fournit un flux de travail de bout en bout :

graph LR
    subgraph Data["📁 Data"]
        A[Upload] --> B[Annotate]
        B --> C[Analyze]
    end
    subgraph Train["🚀 Train"]
        D[Configure] --> E[Train on GPU]
        E --> F[View Metrics]
    end
    subgraph Deploy["🌐 Deploy"]
        G[Export] --> H[Deploy Endpoint]
        H --> I[Monitor]
    end
    Data --> Train --> Deploy

Ce que tu peux faire :

• Uploader des images, des vidéos et des fichiers de dataset pour créer des datasets d'entraînement
• Visualiser les annotations avec des superpositions interactives pour les 6 types de tâches YOLO (voir tâches prises en charge)
• Entraîner des modèles sur des Cloud GPUs (22 sur tous les plans, 24 avec Pro ou Enterprise pour B200 et B300) avec des métriques en temps réel
• Exporter vers 19+ formats de déploiement (ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite, etc.)
• Déployer vers 43 régions mondiales avec des endpoints dédiés en un clic
• Monitorer la progression de l'entraînement, la santé du déploiement et les métriques d'utilisation
• Collaborer en rendant les projets et datasets publics pour la communauté

Link to this sectionInfrastructure multi-régions#

Tes données restent dans ta région. La plateforme Ultralytics exploite une infrastructure dans trois régions mondiales :

Tu sélectionnes ta région lors de l'onboarding, et toutes tes données, modèles et déploiements restent dans cette région.

Link to this sectionFonctionnalités clés#

Link to this sectionPréparation des données#

• Gestion des datasets : Uploader des images, des vidéos ou des fichiers de dataset avec traitement automatique
• Éditeur d'Annotation : Annotation manuelle pour les 6 types de tâches YOLO (détecter, segmenter, sémantique, pose, OBB, classifier ; voir tâches prises en charge)
• Modèles de squelette : Modèles de squelette intégrés (Personne, Main, Visage, Chien, Boîte) et personnalisés pour l'annotation de pose en un clic
• Annotation Intelligente : Utilise SAM 2.1 (Tiny, Small, Base, Large), SAM 3, des modèles YOLO Ultralytics pré-entraînés, ou tes propres modèles YOLO affinés depuis la barre d'outils d'annotation pour les tâches de détection, segmentation, sémantique et OBB
• Versionnage de dataset : Créer des snapshots NDJSON numérotés avec des descriptions pour un entraînement reproductible
• Statistiques : Distribution des classes, cartes thermiques de localisation et analyse des dimensions

graph LR
    A[Upload Dataset/Images/Video] --> B[Auto-Process]
    B --> C[Browse & Filter]
    C --> D{Annotate}
    D --> E[Manual Tools]
    D --> F[SAM Smart]
    D --> G[YOLO Auto-Label]
    E --> H[Train-Ready Dataset]
    F --> H
    G --> H

Link to this sectionEntranement de modèle#

• Entraînement dans le cloud : Entraîne sur des Cloud GPUs (22 sur tous les plans, 24 avec Pro ou Enterprise pour B200 et B300) avec des métriques en temps réel
• Entraînement distant : Entraîne n'importe où et diffuse les métriques vers la plateforme (style W&B)
• Organisation de projet : Regroupe les modèles associés, compare les expériences, suit l'activité
• 19+ formats d'exportation : ONNX, TensorRT, CoreML, TFLite, et plus (voir formats pris en charge)

Tu peux entraîner des modèles soit via l'interface web (entraînement cloud) ou depuis ta propre machine (entraînement distant) :

Link to this sectionDéploiement#

• Test d'inférence : Teste les modèles directement dans le navigateur avec des images personnalisées
• Endpoints dédiés : Déploie vers 43 régions mondiales avec scale-to-zero par défaut (instance active unique)
• Monitoring : Métriques en temps réel, logs de requêtes et tableaux de bord de performance

graph LR
    A[Trained Model] --> B{Action}
    B --> C[Browser Predict]
    B --> D[Export Format]
    B --> E[Deploy Endpoint]
    D --> F[ONNX / TensorRT / CoreML / TFLite / ...]
    E --> G[43 Global Regions]
    G --> H[API Endpoint URL]
    H --> I[Monitor & Scale]

Une fois déployé, appelle ton endpoint depuis n'importe quel langage :

import requests

url = "https://your-endpoint-url/predict"
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}

with open("image.jpg", "rb") as f:
    response = requests.post(url, headers=headers, files={"file": f})

print(response.json())

Link to this sectionGestion du compte#

• Équipes & Organisations : Collabore avec les membres de l'équipe, gère les rôles et les invitations
• Clés API : Gestion sécurisée des clés pour l'entraînement distant et l'accès API
• Crédits & Facturation : Entraînement à la consommation avec une tarification transparente
• Flux d'activité : Suis tous les événements et actions du compte
• Corbeille & Restauration : Suppression souple sous 30 jours avec récupération des éléments
• Conformité RGPD : Exportation de données et suppression de compte

Link to this sectionLiens rapides#

Démarre avec ces ressources :

• Démarrage rapide : Crée ton premier projet et entraîne un modèle en quelques minutes
• Datasets : Uploade et gère tes données d'entraînement
• Annotation : Étiquette tes données avec des outils manuels et assistés par IA
• Projets : Organise tes modèles et tes expériences
• Entraînement Cloud : Entraîne sur des Cloud GPUs
• Inférence : Teste tes modèles
• Endpoints : Déploie des modèles en production
• Monitoring : Suis la performance de déploiement
• Clés API : Gère l'accès API
• Facturation : Crédits et paiement
• Activité : Suis les événements du compte
• Corbeille : Récupère les éléments supprimés
• REST API : Référence API

Link to this sectionFAQ#

Link to this sectionComment démarrer avec la plateforme Ultralytics ?#

Pour démarrer avec Ultralytics Platform :

1. S'inscrire : Crée un compte sur platform.ultralytics.com
2. Sélectionner la région : Choisis ta région de données (US, EU, ou AP) lors de l'onboarding
3. Uploader le dataset : Navigue vers la section Datasets pour uploader tes données
4. Entraîner le modèle : Crée un projet et commence l'entraînement sur des Cloud GPUs
5. Déployer : Teste ton modèle et déploie-le vers un endpoint dédié

Pour un guide détaillé, consulte la page Quickstart.

Link to this sectionQuels sont les avantages de la plateforme Ultralytics ?#

Ultralytics Platform offre :

• Flux de travail unifié : Données, entraînement et déploiement au même endroit
• Multi-région : Résidence des données dans les régions US, EU, ou AP
• Entraînement sans code : Entraîne des modèles YOLO avancés sans écrire de code
• Mesures en temps réel : diffuse la progression de l'entraînement et surveille tes déploiements
• 43 régions de déploiement : déploie tes modèles près de tes utilisateurs dans le monde entier
• 6 types de tâches : prise en charge de la détection, de la segmentation d'instance, de la segmentation sémantique, de la pose, de l'OBB et de la classification (voir documentation sur les tâches)
• Annotation assistée par IA : Annotation intelligente avec les modèles SAM et YOLO pour accélérer la préparation des données

Link to this sectionQuelles options GPU sont disponibles pour l'entraînement dans le cloud ?#

La plateforme Ultralytics prend en charge plusieurs types de GPU pour l'entraînement dans le cloud :

Consulte Entraînement dans le cloud pour obtenir la tarification complète et les options GPU.

Link to this sectionComment fonctionne l'entraînement à distance ?#

Tu peux entraîner des modèles sur ton propre matériel et diffuser des mesures en temps réel vers la plateforme, de manière similaire à Weights & Biases.

pip install "ultralytics>=8.4.60"

# Set your API key
export ULTRALYTICS_API_KEY="YOUR_API_KEY"

# Train with project/name to stream metrics
yolo train model=yolo26n.pt data=coco.yaml epochs=100 project=username/my-project name=exp1

Consulte Entraînement dans le cloud pour plus de détails sur l'entraînement à distance.

Link to this sectionQuels outils d'annotation sont disponibles ?#

La plateforme inclut un éditeur d'annotation complet prenant en charge :

• Outils manuels : boîtes englobantes, polygones, points clés avec modèles de squelette, boîtes orientées, classification
• Modèles de squelette : place tous les points clés d'un coup en utilisant les modèles intégrés (Personne, Main, Visage, Chien, Boîte) ou des modèles personnalisés
• Annotation intelligente : utilise SAM 2.1 ou SAM 3 pour l'annotation par clic, ou exécute des modèles Ultralytics YOLO pré-entraînés et tes propres modèles YOLO ajustés depuis la barre d'outils pour la détection, la segmentation, la segmentation sémantique et l'OBB
• Raccourcis clavier : flux de travail efficaces avec des touches de raccourci

Consulte Annotation pour le guide complet.

Link to this sectionQuels formats d'exportation sont pris en charge ?#

La plateforme prend en charge plus de 19 formats de déploiement :

Consulte Exportation de modèles, le guide du mode Export, et l'index des intégrations pour les options spécifiques à chaque format.

Link to this sectionDépannage#

Link to this sectionProblèmes de jeux de données#

Link to this sectionProblèmes d'entraînement#

Link to this sectionProblèmes de déploiement#

Link to this sectionQuestions fréquentes#