Introduction

Le DeepStream SDK est une plateforme de développement proposée par NVIDIA, conçue pour créer des applications de vision par ordinateur haute performance. Il permet de traiter des flux vidéo en temps réel en tirant parti de l'accélération GPU via CUDA et TensorRT. Ce SDK est particulièrement utilisé dans les domaines de la surveillance, des villes intelligentes, de la robotique, et de l'analyse vidéo industrielle. Il prend en charge l'analyse de plusieurs flux simultanés, la détection d'objets, la reconnaissance faciale, ou encore le suivi d'objets sur plusieurs caméras. DeepStream repose sur le cadre d'application multimédia GStreamer, permettant une architecture modulaire et flexible. Il est compatible avec plusieurs types de capteurs (IP, USB, RTSP) et prend en charge les formats vidéo standards. Grâce à l'accélération matérielle, les performances sont nettement supérieures à celles des solutions purement CPU.

DeepStream est étroitement intégré avec d'autres outils de l'écosystème NVIDIA comme TensorRT, Triton Inference Server, et Jetson SDKs, permettant un flux de traitement complet, de l'inférence à la visualisation. Le SDK inclut des plugiciels prêts à l'emploi pour le décodage vidéo, le redimensionnement, l'analyse IA, la conversion de formats, la superposition d'éléments visuels et bien plus. Les modèles d'IA utilisés peuvent être personnalisés via TAO Toolkit ou importés depuis ONNX, TensorFlow ou PyTorch. DeepStream est multiplateforme : il fonctionne sur les GPU NVIDIA pour serveurs (comme les A100 ou T4), les stations de travail, ainsi que sur les modules Jetson pour l'embarqué. Il prend également en charge des langages comme C/C++ et Python, avec une API documentée et des échantillons de code fournis. Des conteneurs Docker préconstruits facilitent aussi le déploiement dans des environnements infonuagique ou edge.

Le DeepStream SDK est distribué gratuitement par NVIDIA sous une licence propriétaire, bien que son utilisation soit limitée aux plateformes compatibles NVIDIA. Sa documentation est riche, avec de nombreux exemples pour détecter des véhicules, lire des plaques d'immatriculation, reconnaître des personnes ou extraire des métadonnées vidéo. En production, il est souvent utilisé pour construire des pipelines d'analyse vidéo robustes et optimisés, intégrés à des bases de données ou systèmes de supervision. Grâce à sa nature modulaire, les développeurs peuvent personnaliser chaque étape du pipeline pour répondre aux besoins métier spécifiques. Il s'intègre aussi avec MQTT, Kafka, ou REST APIs pour une interaction en temps réel avec des systèmes tiers. DeepStream est ainsi une brique essentielle pour les projets d'intelligence artificielle visuelle à grande échelle, allant de l'usine connectée à la ville intelligente.