Une segmentation précise de l’œil peut améliorer l’estimation du regard et soutenir les applications informatiques interactives fondées sur l’attention visuelle ; toutefois, les méthodes actuelles de segmentation de l’œil souffrent de problèmes tels qu’une précision dépendante de la personne, un manque de robustesse et une incapacité à fonctionner en temps réel. Dans cet article, nous présentons le modèle RITnet, un réseau neuronal profond combinant U-Net et DenseNet. RITnet pèse moins de 1 Mo et atteint une précision de 95,3 % sur le défi de segmentation sémantique OpenEDS 2019. Grâce à une carte graphique GeForce GTX 1080 Ti, RITnet réalise des traçages à plus de 300 Hz, permettant ainsi des applications de suivi du regard en temps réel. Des modèles pré-entraînés et le code source sont disponibles à l’adresse suivante : https://bitbucket.org/eye-ush/ritnet/.