Meilleurs outils de suivi d'objets d'apprentissage profond pour 2025

Le suivi d'objets est un aspect crucial de nombreuses applications basées sur l'IA, des systèmes de surveillance aux véhicules autonomes. Grâce à la technologie du deep learning, le suivi d'objets dans les flux vidéo n'a jamais été aussi précis et efficace. Dans cet article, nous explorerons quelques-uns des meilleurs outils de suivi d'objets par deep learning disponibles en 2025. Que vous soyez développeur ou passionné d'IA, ces outils amélioreront votre suivi et donneront à vos projets la précision nécessaire. C'est parti !

1. FlyPix AI

Chez FlyPix AI, nous sommes spécialisés dans l'analyse d'images géospatiales grâce à l'intelligence artificielle, permettant ainsi aux utilisateurs de détecter et de surveiller les objets présents dans ces images. Notre plateforme est conçue pour traiter des données provenant de sources diverses, notamment des images satellites et aériennes, afin de fournir des informations exploitables pour divers secteurs.

Les fonctionnalités de notre plateforme sont particulièrement précieuses pour des applications telles que la surveillance des infrastructures, la gestion environnementale et l'urbanisme. En automatisant la détection et le suivi des objets au fil du temps, nous aidons les organisations à prendre des décisions éclairées, basées sur des informations géospatiales précises et actualisées.

Dans le contexte des outils de suivi d'objets par apprentissage profond (Deep Learning) d'ici 2025, FlyPix AI se distingue par son interface intuitive permettant d'entraîner des modèles d'IA personnalisés sans compétences en programmation. Les utilisateurs peuvent ainsi personnaliser la plateforme selon leurs besoins spécifiques, garantissant un suivi d'objets précis et efficace sur divers jeux de données géospatiales.

Points saillants :

• Détection et analyse d'objets pilotées par l'IA
• Création de modèles d'IA personnalisables pour des besoins spécifiques
• Plateforme conviviale ne nécessitant aucune compétence avancée en programmation
• Convient aux industries telles que l'agriculture, la construction et le gouvernement

Services:

• Analyse de données géospatiales alimentée par l'IA
• Création et formation de modèles d'IA personnalisés
• Détection et prédiction d'objets dans de grands ensembles de données
• Tableau de bord d'analyse pour le suivi et la surveillance des résultats

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site web: flypix.ai
• E-mail: info@flypix.ai
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/flypix-ai
• Adresse : Robert-Bosch-Str. 7, 64293 Darmstadt, Allemagne
• Téléphone : +49 6151 2776497

2. PyImageSearch

PyImageSearch est une plateforme en ligne proposant des ressources pédagogiques axées sur la vision par ordinateur, l'apprentissage profond et OpenCV. Le site web propose une gamme de tutoriels et de cours destinés à aider les utilisateurs, du débutant à l'expert, à apprendre à appliquer les techniques de traitement d'images avec Python et les bibliothèques associées. Leur contenu aborde des sujets tels que la détection d'objets, la reconnaissance faciale et l'apprentissage automatique, avec un accent particulier sur la mise en œuvre pratique.

La plateforme est réputée pour ses guides, projets et ressources complets qui aident les étudiants à acquérir une expérience pratique en vision par ordinateur. Largement reconnue dans le domaine pour son approche pédagogique structurée, elle a aidé de nombreuses personnes à progresser dans leur parcours en vision par ordinateur.

Points saillants :

• Tutoriels pour les débutants et les apprenants avancés.
• Se concentrer sur les applications pratiques de la vision par ordinateur et de l’apprentissage en profondeur.
• Couvre les bibliothèques clés telles que OpenCV, TensorFlow et Keras.
• Propose à la fois des ressources gratuites et des cours payants.
• Met l’accent sur des projets pratiques pour un apprentissage dans le monde réel.

Services:

• Tutoriels et cours en ligne sur la vision par ordinateur.
• Conseil pour les applications de vision par ordinateur.
• Matériel pédagogique sur l'apprentissage profond et le traitement d'images.

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site Web : pyimagesearch.com
• Facebook : www.facebook.com/pyimagesearch
• Twitter : www.x.com/PyImageSearch
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/pyimagesearch

3. V7 Labs

V7 Labs est spécialisé dans le traitement de documents et l'étiquetage de données par l'IA. Il propose des solutions à divers secteurs, notamment la santé, la finance, la logistique et l'industrie manufacturière. L'entreprise se concentre sur l'automatisation des flux de travail et l'amélioration de l'efficacité de l'étiquetage des données grâce à des outils assistés par l'IA. Ses services permettent aux entreprises d'évoluer et d'améliorer la précision de tâches telles que le traitement de documents et la formation personnalisée à l'IA.

V7 Labs propose une gamme de produits, dont V7 Go pour l'automatisation des flux de travail et V7 Darwin pour l'étiquetage des données. Ces outils sont conçus pour rationaliser les processus, réduire les délais de rentabilisation et garantir des jeux de données d'entraînement d'IA de haute qualité.

Points saillants :

• Fournit des solutions de traitement de documents et d'étiquetage de données basées sur l'IA
• Travaille avec de nombreux secteurs, notamment la santé, la finance et la logistique
• Propose des produits tels que V7 Go et V7 Darwin pour automatiser les flux de travail et améliorer la précision de l'étiquetage

Services:

• Automatisation du flux de travail des documents alimentée par l'IA
• Extraction de données multimodales à partir de divers formats
• Services d'annotation de données via un réseau d'annotateurs experts
• Solutions personnalisées pour la mise à l'échelle des processus de formation de l'IA

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site Web : www.v7labs.com
• Twitter : www.x.com/v7labs
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/v7labs
• Adresse : V7 HQ Cinquième étage 60 Margaret Street, Londres, W1W 8TF

4. Encord

Encord propose une plateforme complète conçue pour la gestion et la conservation de données d'IA multimodales, notamment des images, des vidéos, des fichiers audio, des documents et des dossiers médicaux. La plateforme rationalise les opérations sur les données afin de créer des ensembles de données de haute qualité utilisés pour l'entraînement des modèles d'IA. Encord fournit des outils d'étiquetage et d'évaluation de modèles efficaces, aidant ainsi les organisations à améliorer la qualité et la rapidité de leurs applications d'IA. Elle s'intègre aux services de stockage cloud les plus répandus comme AWS, GCP et Azure pour garantir une gestion et un accès fluides aux données.

Le système d'Encord favorise la collaboration entre les équipes et propose des workflows personnalisables pour l'annotation des données. Il facilite la création d'ensembles de données équilibrés et représentatifs, tout en garantissant la qualité des données grâce à des options de filtrage avancées. La plateforme fournit également des indicateurs de performance exploitables pour évaluer la réussite des modèles, contribuant ainsi à affiner et à améliorer les modèles d'IA tout au long du processus de développement.

Points saillants :

• Prend en charge l'annotation de données multimodales (image, vidéo, texte, audio et données médicales)
• Flux de travail personnalisables pour l'étiquetage et la révision des données
• Intégration transparente avec les principales plateformes cloud (AWS, GCP, Azure)
• Outils avancés pour l'évaluation des modèles et le suivi des performances
• Conçu avec la conformité de sécurité (SOC2, HIPAA, GDPR)

Services:

• Annotation des données pour plusieurs modalités
• Gestion et conservation des données
• Évaluation des performances du modèle
• Solutions de flux de travail personnalisables
• API/SDK pour l'accès programmatique

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site Web : encord.com
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/encord-team

5. Ikomia

Ikomia est spécialisé dans la simplification du déploiement de modèles d'IA, notamment dans le domaine de la vision par ordinateur. Sa plateforme permet aux entreprises de créer et de déployer plus efficacement des solutions d'IA grâce à des outils qui s'intègrent à l'infrastructure existante, qu'elle soit cloud ou sur site. Privilégiant la flexibilité, Ikomia propose une gamme d'algorithmes d'IA pré-entraînés, permettant aux utilisateurs de prototyper et de déployer rapidement des solutions sans avoir recours à une équipe DevOps spécialisée.

Leurs offres comprennent une API intuitive et l'application de bureau STUDIO, toutes deux conçues pour accélérer et fluidifier le déploiement de modèles d'IA. Les services d'Ikomia visent à combler le fossé entre la recherche en IA et les applications pratiques dans les secteurs nécessitant des systèmes de vision par ordinateur hautes performances.

Points saillants :

• Déploiement rapide de modèles d'IA, 5 fois plus rapide que les méthodes traditionnelles
• Aucune expertise DevOps n'est requise pour le déploiement
• Intégration transparente avec l'infrastructure cloud ou sur site
• Accès à une grande bibliothèque de plus de 300 algorithmes pré-entraînés
• Des outils conçus pour les développeurs et les utilisateurs non techniques

Services:

• Ikomia HUB:Une collection de plus de 300 algorithmes d'IA prêts à l'emploi
• API:Permet le développement de flux de travail d'IA personnalisés
• STUDIO:Une application de bureau pour créer et tester des projets de vision par ordinateur sans code

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site Web : www.ikomia.ai
• LinkedIn : www.fr.linkedin.com/company/ikomia

6. Viso

Viso fournit une plateforme complète pour l'infrastructure de vision par ordinateur. Sa solution, Viso Suite, permet aux entreprises de créer, déployer et faire évoluer des applications de vision par IA, simplifiant ainsi la gestion de l'ensemble du cycle de vie, des modèles d'apprentissage à la surveillance en temps réel. La plateforme permet aux utilisateurs de travailler avec des données et des modèles personnalisés, facilitant ainsi le développement de solutions basées sur l'IA pour divers secteurs tels que la santé, la vente au détail et l'industrie manufacturière. Viso s'attache à aider les organisations à simplifier le déploiement de l'IA à grande échelle, tout en garantissant des fonctionnalités de sécurité robustes et une efficacité opérationnelle optimale.

Viso Suite accompagne les utilisateurs tout au long du cycle de vie de l'IA, incluant la collecte de données, l'annotation, l'entraînement des modèles, le déploiement et la surveillance en temps réel. La plateforme intègre divers systèmes et permet aux entreprises de maintenir et de déboguer leurs applications d'IA en continu, garantissant ainsi leur optimisation constante. Conçue pour répondre aux besoins des entreprises de divers secteurs, elle propose des outils personnalisables pour créer des solutions de vision par ordinateur performantes et à grande échelle.

Points saillants :

• Infrastructure complète pour les applications de vision IA
• Surveillance et analyses en temps réel
• Haut niveau de sécurité et de conformité
• Déploiement évolutif sur les appareils périphériques
• Intégration transparente avec les systèmes existants

Services:

• Formation et gestion des modèles d'IA
• Outils de collecte et d'annotation de données
• Développement d'applications avec des blocs de construction modulaires
• Déploiement Edge et gestion des appareils
• Surveillance et dépannage continus

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site Web : viso.ai
• Twitter : www.x.com/viso_ai
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/visoai

7. Roboflow

Roboflow propose une suite d'outils de vision par ordinateur conçue pour permettre aux développeurs de créer des jeux de données, d'entraîner des modèles de machine learning et de les déployer efficacement. La plateforme simplifie les processus souvent complexes d'annotation des données, d'entraînement des modèles et de déploiement, en proposant des outils pour améliorer la productivité. Son infrastructure conviviale est utilisée par plus d'un million d'ingénieurs et d'organisations dans divers secteurs, notamment l'aérospatiale, la santé et la vente au détail.

Les services de Roboflow comprennent une interface low-code pour la création de pipelines, des outils d'annotation de données assistés par IA et une infrastructure hébergée pour l'entraînement des modèles. La plateforme offre également des options de déploiement robustes pour exécuter des modèles sur des appareils cloud et périphériques. Elle s'intègre parfaitement aux workflows de machine learning existants et favorise la collaboration entre les équipes.

Points saillants :

• Outils d'annotation d'images assistés par l'IA
• Interface low-code pour la création de pipelines
• Infrastructure de formation et d'évaluation de modèles évolutifs
• Options de déploiement flexibles pour les appareils cloud et périphériques
• Soutient une variété d'industries, notamment la santé, l'aérospatiale et la vente au détail

Services:

• Création et gestion de jeux de données
• Outils d'annotation et d'augmentation d'images
• Entraînement de modèles avec une infrastructure alimentée par GPU
• Options de déploiement dans le cloud et en périphérie
• Outils de collaboration pour les flux de travail d'équipe

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site Web : universe.roboflow.com

8. Supervisé

Supervisely propose une plateforme complète conçue pour faciliter les workflows de vision par ordinateur, en se concentrant sur la sélection, l'étiquetage et la création de modèles de production pour les images, les vidéos, les données 3D et l'imagerie médicale. Elle intègre une gamme d'outils d'annotation avancés, notamment l'étiquetage assisté par IA, et s'intègre à divers systèmes de gestion de données. Supervisely est utilisé par les professionnels des secteurs nécessitant des données d'apprentissage de haute qualité, comme l'IA et le machine learning.

La plateforme prend en charge une gamme d'outils d'étiquetage pour différentes modalités, notamment l'image, la vidéo, le LiDAR et les scanners médicaux, et offre des flux de travail personnalisables aux entreprises et aux développeurs. Elle met également l'accent sur la collaboration, la sécurité des données et la gestion de grands ensembles de données, en proposant des outils d'automatisation pour accélérer le processus d'étiquetage.

Points saillants :

• Étiquetage assisté par l'IA pour plusieurs types de données (images, vidéos, 3D et données médicales).
• Flux de travail personnalisables et intégrations avec SDK et API.
• Outils de collaboration et fonctionnalités de gestion des données.

Services:

• Outils d'étiquetage pour différents types de données (image, vidéo, 3D, médical).
• Fonctionnalités d'annotation et d'étiquetage automatique améliorées par l'IA.
• Développement d'interface utilisateur et de flux de travail personnalisés.
• Services de conseil pour les besoins en IA et en vision par ordinateur.

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site Web : supervisely.com
• Courriel : hello@supervisely.com
• Twitter : www.x.com/@supervisely_ai
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/10456352
• Adresse : Tallinn, Kesklinna linnaosa, Ahtri tn 12

9. OpenCV

OpenCV, ou Open Source Computer Vision Library, est une bibliothèque open source qui comprend plus de 2 500 algorithmes pour la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique. Initialement développée par Intel en 1999, elle a depuis été maintenue par des organisations telles que Willow Garage et Itseez avant d'être intégrée à l'Open Source Vision Foundation. OpenCV prend en charge plusieurs langages de programmation, dont C++, Python, Java et MATLAB/OCTAVE, et est compatible avec Windows, Linux, macOS, Android et iOS.

La bibliothèque offre une large gamme d'outils pour le traitement d'images, la détection d'objets et les applications de vision par ordinateur en temps réel. Sa flexibilité et sa documentation complète en font une ressource précieuse pour la recherche universitaire et les projets commerciaux. En apprentissage profond et suivi d'objets, le module DNN d'OpenCV permet l'intégration de réseaux neuronaux pré-entraînés, permettant ainsi des solutions avancées de suivi en temps réel.

Points saillants :

• Fondée : 1999
• Développeur initial : Intel
• Licence : Apache 2.0
• Langages pris en charge : C++, Python, Java, MATLAB/OCTAVE
• Plateformes prises en charge : Windows, Linux, macOS, Android, iOS

Services:

• Bibliothèque OpenCV – Une collection complète d’algorithmes de vision par ordinateur et d’apprentissage automatique.
• Université OpenCV – Cours et ressources pédagogiques sur la vision par ordinateur, l’apprentissage profond et l’IA.
• Reconnaissance faciale OpenCV – Technologie de reconnaissance faciale alimentée par la vaste bibliothèque d'OpenCV.
• Kit d'IA OpenCV (OAK) – Modules matériels prenant en charge les applications d’IA spatiale.

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site Web : opencv.org
• Adresse : 445 Sherman Ave, Palo Alto, CA 94306, États-Unis

10. TensorFlow

TensorFlow est une plateforme open source d'apprentissage automatique développée par Google. Elle offre un écosystème complet d'outils, de bibliothèques et de ressources communautaires facilitant le développement et le déploiement d'applications d'apprentissage automatique. TensorFlow prend en charge diverses tâches, notamment l'apprentissage profond et le suivi d'objets, ce qui en fait un choix polyvalent pour les développeurs et les chercheurs.

La plateforme propose des API intuitives pour la création et l'entraînement de modèles, permettant aux utilisateurs de mettre en œuvre efficacement des workflows d'apprentissage automatique complexes. L'adaptabilité de TensorFlow lui permet de fonctionner sur de multiples plateformes, des ordinateurs de bureau aux appareils mobiles, et de prendre en charge un large éventail d'applications, tant dans les environnements de recherche que de production.

Points saillants :

• Promoteur: Google
• Licence: Apache 2.0
• Langues prises en charge : Python, C++, JavaScript, Java, Go, Swift
• Plateformes prises en charge : Windows, Linux, macOS, Android, iOS

Services:

• Bibliothèque TensorFlow : Une collection complète d’outils et de bibliothèques pour créer des modèles d’apprentissage automatique.
• TensorFlow.js : Permet le développement d'applications d'apprentissage automatique en JavaScript.
• TensorFlow Lite : Facilite le déploiement de modèles d'apprentissage automatique sur les appareils mobiles et périphériques.
• TensorFlow étendu (TFX) : Fournit des composants pour la création de pipelines d’apprentissage automatique prêts pour la production.

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site Web : www.tensorflow.org
• Twitter : www.x.com/tensorflow
• LinkedIn : www.linkedin.com/showcase/tensorflowdev

11. Joseph Redmon

Joseph Redmon est un chercheur en vision par ordinateur connu pour avoir développé le système de détection d'objets en temps réel YOLO (You Only Look Once). Il a créé Darknet, un framework de réseau neuronal open source écrit en C et CUDA, conçu pour prendre en charge les calculs CPU et GPU. Ses travaux ont contribué à des avancées significatives dans la détection d'objets en temps réel, rendant les modèles d'apprentissage profond plus efficaces et plus accessibles.

Les recherches de Redmon ont eu un impact durable sur la vision par ordinateur, notamment en matière de détection et de reconnaissance d'objets. Ses publications, dont « You Only Look Once : Unified, Real-Time Object Detection » et « YOLOv3 : An Incremental Improvement », détaillent l'évolution du système YOLO. Ces contributions ont influencé de nombreuses applications, des véhicules autonomes à la surveillance et à la robotique.

Points saillants :

• Développeur du système de détection d'objets YOLO
• Créateur du framework de réseau neuronal Darknet
• Recherche axée sur la détection d'objets en temps réel et l'apprentissage profond
• Contributions à l'avancement des technologies de vision par ordinateur

Services:

• Développement de cadres d'apprentissage profond pour la détection d'objets
• Cadre de réseau neuronal open source (Darknet)
• Recherche en traitement d'images et de vidéos en temps réel

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site Web : pjreddie.com

12. Le laboratoire Mathis d'intelligence adaptative

Le laboratoire Mathis, dirigé par le professeur Mackenzie Mathis à l'École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL), se concentre sur la compréhension du comportement adaptatif dans les systèmes intelligents. Ses recherches intègrent l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur et les neurosciences pour étudier les bases neuronales du contrôle sensorimoteur. En concevant des tests comportementaux complexes pour les rongeurs et en utilisant des enregistrements neuronaux à grande échelle, le laboratoire vise à révéler les principes fondamentaux de l'apprentissage moteur adaptatif.

Un aspect clé de leur travail consiste à développer des outils d'apprentissage automatique open source qui enrichissent la recherche en neurosciences. Ces outils permettent aux chercheurs d'analyser efficacement le comportement animal et d'explorer la relation entre le fonctionnement cérébral et le contrôle moteur. Les contributions du laboratoire apportent des connaissances précieuses sur l'intelligence artificielle et le calcul neuronal, comblant ainsi le fossé entre l'intelligence biologique et l'intelligence artificielle.

Points saillants :

• Recherche en intelligence adaptative et contrôle moteur
• Intégration de l'apprentissage automatique, de la vision par ordinateur et des neurosciences
• Développement d'outils d'analyse comportementale open source
• Basé à l'École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL)

Services:

• DeepLabCut – un outil d'apprentissage profond pour l'estimation de pose sans marqueur
• CEBRA – une méthode d'apprentissage automatique pour l'analyse des données neuronales
• AmadeusGPT – un projet appliquant l'IA à la recherche en neurosciences

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site Web : www.mackenziemathislab.org
• Twitter : www.x.com/TrackingActions
• Adresse : UPMWMATHIS LAB @ EPFL B1-3e étage 9 Chemin des Mines 1202 Genève

Conclusion

L'apprentissage profond évolue, tout comme les outils et technologies disponibles pour le suivi d'objets. En 2025, le paysage regorge d'outils performants répondant à différents besoins, du suivi en temps réel à l'apprentissage de modèles plus avancé. Que vous travailliez avec l'analyse vidéo, la robotique ou les systèmes autonomes, ces outils offrent des solutions robustes qui améliorent la précision et l'efficacité du suivi. Trouver la solution la mieux adaptée à votre projet peut améliorer les performances et la réussite des tâches de suivi complexes.