Les jeunes ingénieurs vietnamiens remportent le championnat mondial d'IA pour la deuxième année consécutive

Récemment, la cérémonie d'annonce des résultats de l'AI City Challenge 2025 (IA dans les villes intelligentes) a eu lieu dans le cadre de la Conférence internationale sur la vision par ordinateur (ICCV 2025) à Hawaï (USA).

Après sa victoire en 2024, l'équipe d'ingénierie en 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'intelligence artificielle (IA) capable de traiter rapidement des données 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 à des besoins pratiques.

L'AI City Challenge est l'une des compétitions annuelles les plus prestigieuses au monde sur l'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 du Sud et Taïwan (Chine).

L'équipe d'ingénieurs de VNPT est à la pointe grâce à la précision et à la rapidité de traitement de l'IA en périphérie. (Photo : VNPT)

La période d'examens la plus difficile

Le problème du traitement et de la reconnaissance d'objets à partir d'images de caméras ultra grand-angle reflète la tendance à appliquer la vision par ordinateur aux systèmes actuels de surveillance du trafic. Forte de sa praticité, cette catégorie est le circuit comptant le plus grand nombre d'équipes en compétition. La difficulté réside dans la nécessité de traiter rapidement et précisément les images déformées et distordues, tout en optimisant l'efficacité des appareils périphériques.

Les équipes devaient optimiser leurs modèles pour qu'ils fonctionnent sur le Jetson Orin, un petit appareil placé 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 les alléger et les optimiser afin que le programme s'exécute rapidement, consomme moins de ressources et reconnaisse les véhicules avec précision.

Les ingénieurs du VNPT utilisent de nombreuses techniques pour identifier rapidement et précisément les véhicules. (Photo : VNPT)

Ces changements font 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 a considérablement augmenté.

Bénéficiez d'une expérience d'optimisation de modèles concrets

Dans la surveillance du trafic, l'infrastructure informatique et la connectivité réseau sont souvent limitées, ce qui complique le développement de modèles d'IA à la fois précis et efficaces. C'est pourquoi l'IA Edge est devenue une tendance. 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.

Avec plus de sept ans d'expérience dans le développement et le déploiement de modèles d'IA de traitement d'images, l'équipe d'ingénierie de VNPT a acquis la capacité d'équilibrer précision, rapidité et coûts d'exploitation.

Actuellement, VNPT possède plus de 40 modèles d'IA pour le traitement d'images, tels que la reconnaissance des 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 pour la surveillance de sécurité. Ces modèles sont optimisés pour fonctionner sur de nombreux types de matériel, des GPU aux CPU en passant par les NPU, répondant ainsi aux diverses exigences des systèmes.

Pour 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 rend les solutions d'IA facilement évolutives, économes en ressources et adaptées aux infrastructures de nombreuses localités.

En appliquant cette expérience à l'AI City Challenge 2025, l'équipe a appliqué une combinaison de techniques pour former la chaîne de traitement globale la plus performante. Cette approche permet au modèle de maintenir sa précision tout en augmentant la vitesse d'inférence et la déployabilité sur des périphériques à configuration limitée.

L'équipe VNPT a développé et maîtrisé plus de 40 modèles d'IA de traitement d'images. (Photo : PV/Vietnam+)

Les résultats de VNPT à l'AI City Challenge 2025 contribuent à renforcer l'écosystème de l'IA pour la surveillance du trafic et la sécurité urbaine dans le pays, où les caméras ultra grand angle sont progressivement largement déployées.

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 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 dans le 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 Vietnam, 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.

(Vietnam+)

Source : https://www.vietnamplus.vn/nhom-ky-su-tre-viet-nam-hai-nam-lien-vo-dich-san-choi-ai-toan-cau-post1073042.vnp