Les jeunes ingénieurs vietnamiens dominent le terrain de jeu mondial de l'IA pour la deuxième année consécutive

Récemment, la cérémonie d'annonce des résultats de l'AI City Challenge 2025 (IA dans les villes intelligentes) s'est tenue dans le cadre de la Conférence internationale sur la vision par ordinateur (ICCV 2025) à Hawaï (États-Unis). Après sa victoire en 2024, l'équipe d'ingénierie IA du VNPT a remporté cette année la première place dans la catégorie « Traitement et reconnaissance d'objets à partir de données d'images de caméras ultra grand angle sur des périphériques périphériques » (Edge AI). Ce problème nécessite un système d'IA avec une vitesse de traitement en temps réel, directement sur des périphériques compacts, tout en garantissant une grande précision dans la reconnaissance d'objets à partir de données d'images fortement déformées, répondant ainsi aux besoins pratiques.

L'AI City Challenge 2025 est l'une des compétitions annuelles les plus prestigieuses au monde sur l'intelligence artificielle (IA) appliquée aux villes intelligentes. Cette année, la compétition comprend quatre catégories plus complexes que les saisons précédentes et attire plus de 30 000 équipes issues de pays à fort développement de l'IA, comme les États-Unis, la Chine, la Corée, Taïwan, etc.

L'équipe d'ingénierie de VNPT ouvre la voie grâce à la précision et à la vitesse de traitement de l'IA à la périphérie.

Le défi de l'amélioration des capacités de l'IA à la périphérie

Le traitement et la reconnaissance d'objets à partir d'images de caméras ultra grand-angle sont intégrés à l'AI City Challenge depuis 2024, reflétant la tendance à appliquer la vision par ordinateur aux systèmes actuels de surveillance du trafic. Grâce à sa praticabilité, cette catégorie est toujours celle qui compte le plus grand nombre d'équipes de toute la compétition. Cette année, la difficulté de la catégorie est accrue : outre le traitement précis des images déformées et distordues, les équipes doivent optimiser l'ensemble du processus afin que le modèle puisse fonctionner efficacement sur les appareils périphériques.

L'équipe d'ingénierie de VNPT applique de nombreuses techniques pour identifier rapidement et avec précision les véhicules.

Les équipes devaient optimiser leurs modèles pour qu'ils fonctionnent efficacement sur le Jetson Orin, un petit appareil situé au point de collecte de données (appelé périphérique), dont la puissance est limitée à 30 W et dont la puissance de calcul est bien inférieure à celle d'un serveur central. Cela signifiait que les équipes ne pouvaient pas utiliser de modèles trop volumineux, mais devaient rationaliser et optimiser le programme pour qu'il fonctionne plus rapidement, consomme moins de ressources et reconnaisse les véhicules avec précision. Ces changements ont fait de l'AI City Challenge 2025 l'une des saisons les plus difficiles à ce jour, d'autant plus que les équipes ont tiré les leçons de l'expérience de l'année dernière et que le niveau de compétition s'est considérablement accru.

Bénéficiez d'une expérience d'optimisation de modèles concrets

Dans les problématiques de surveillance du trafic, l'infrastructure informatique et les connexions réseau sont souvent limitées, ce qui rend le développement de modèles d'IA à la fois précis et efficaces un véritable défi. C'est aussi la raison pour laquelle l'IA Edge est devenue une tendance incontournable. Au lieu d'envoyer toutes les données à un serveur central pour traitement, le modèle est placé directement sur le dispositif de collecte (comme une caméra), ce qui permet de réagir plus rapidement, de réduire la latence, d'économiser la bande passante et de garantir la sécurité des données, notamment dans les systèmes de surveillance à grande échelle.

Selon les résultats annoncés lors de l'AI City Challenge 2025, l'équipe d'ingénieurs de VNPT s'est classée première, surpassant des centaines d'équipes issues de grandes entreprises technologiques, d'instituts de recherche et d'universités du monde entier. Cette réussite contribue à renforcer l'écosystème de l'IA pour la surveillance du trafic et la sécurité urbaine en Chine, où des caméras ultra grand-angle sont largement déployées pour élargir la zone d'observation, réduire les angles morts, diminuer le nombre d'appareils installés et améliorer l'efficacité des opérations d'infrastructures urbaines. Forte de plus de sept ans d'expérience dans le développement et le déploiement de modèles d'IA pour le traitement d'images au niveau national, l'équipe d'ingénieurs de VNPT a acquis la capacité d'équilibrer précision, rapidité et coûts d'exploitation, facteurs déterminants de l'efficacité de l'application de l'IA en environnement réel.

L'équipe VNPT a développé et maîtrisé plus de 40 modèles d'IA de traitement d'images.

Actuellement, l'équipe VNPT a développé et maîtrisé plus de 40 modèles d'IA de traitement d'images, tels que la reconnaissance de plaques d'immatriculation, la mesure du flux de trafic, la détection de casques, ainsi que des modèles spécifiques au Vietnam, comme la détection de véhicules transportant trois personnes, de marchandises encombrantes ou encore la détection d'incendies et d'armes dans le domaine de la sécurité et de la surveillance urbaine. Ces modèles sont optimisés pour fonctionner sur une variété de matériels, des GPU aux CPU en passant par les NPU, répondant ainsi aux exigences variées des systèmes et des clients.

Pour permettre un déploiement efficace à grande échelle, notamment sur site et en périphérie avec des centaines de caméras simultanément, les ingénieurs de VNPT ont également développé des méthodes de traitement optimales permettant l'exploitation simultanée de centaines de flux de données vidéo . Cette approche simplifie la mise à l'échelle des solutions d'IA, économise les ressources et s'adapte aux infrastructures de nombreuses localités.

En appliquant cette expérience à l'AI City Challenge 2025, l'équipe a appliqué une combinaison de techniques telles que la compression des modèles pour réduire la taille et les ressources de traitement, l'optimisation du flux de traitement des images pour réduire la latence, et l'affinement du langage de programmation et de la structure du code pour former la chaîne de traitement globale et optimiser les performances. Cette approche permet au modèle de maintenir sa précision tout en augmentant la vitesse d'inférence et le déploiement sur les périphériques à contraintes matérielles.

Plateforme de recherche multidisciplinaire en IA pour l'apprentissage profond

Non seulement VNPT dispose d'une équipe de jeunes talents et d'une infrastructure informatique solide, mais l'une des prémisses importantes pour qu'il dispose d'un écosystème complet de produits d'IA qui répond aux normes internationales et remporte des prix élevés lors de concours prestigieux est la plate-forme de recherche approfondie en IA dans de nombreux domaines.

Concernant les applications de l'IA dans le traitement d'images, outre les systèmes urbains et de circulation intelligents, VNPT promeut également des applications de recherche dans le domaine médical. En septembre 2025, le groupe a annoncé des recherches scientifiques lors de la MICCAI 2025, la principale conférence mondiale sur l'IA et la vision par ordinateur en médecine. Ces recherches ont porté sur les applications de l'IA au diagnostic du cancer de la thyroïde, menées sur une période de quatre ans à partir des données de près de 10 000 patients répartis dans trois régions du pays. Ce projet joue un rôle fondamental dans le développement de systèmes d'aide au diagnostic automatisés adaptés aux caractéristiques de la population et aux pathologies du pays, contribuant ainsi à améliorer la précision, à réduire le temps de diagnostic, à alléger la charge de travail des médecins et à élargir l'accès à des services médicaux de qualité au plus grand nombre.

L'équipe d'ingénierie IA de VNPT a publié des recherches lors de nombreuses conférences scientifiques prestigieuses.

Dans le domaine du traitement du langage et de la parole, VNPT a également annoncé des recherches lors d'EMNLP 2025, une conférence sur l'IA classée A* consacrée au traitement du langage naturel, et d'ICASSP 2025, une conférence classée A1 sur le traitement de la parole. Ces travaux appliquent des techniques avancées d'apprentissage automatique au développement de grands modèles linguistiques (LLM) et d'IA générative, visant à améliorer la capacité des modèles d'IA à comprendre le contexte, les émotions et les nuances vietnamiens, facteurs complexes et rarement modélisés dans les corpus internationaux. Grâce à cela, la langue vietnamienne est de plus en plus présente dans la communauté mondiale de recherche en TALN, ouvrant la voie à la construction de modèles linguistiques robustes, uniques et adaptés aux Vietnamiens.

Source: https://vnpt.com.vn/gioi-thieu/tin-tuc/nhom-ky-su-tre-viet-nam-hai-nam-lien-tiep-dung-dau-san-choi-ai-toan-cau.html