Comment l’IA permet à l’armée de l’Air et de l’Espace d’accélérer le tempo de ses opérations

L’essor de l’intelligence artificielle transforme en profondeur les armées. Des algorithmes embarqués permettent de détecter, classifier, identifier automatiquement des objets d’intérêts militaires en un temps record. Ces systèmes prêts à l’emploi bousculent le tempo des opérations.

La vitesse, facteur clé de la victoire. Et pour atteindre cette célérité, l’intelligence artificielle est devenue incontournable, insiste le colonel Frédéric, en charge du système d’information de l’armée de l’Air et de l’Espace : « On travaille selon une boucle opérationnelle. Parfois, on l’appelle la boucle OODA. Observation, Orientation, Décision, Action. Globalement, c’est une boucle dans laquelle on traite du renseignement pour savoir quelle est la menace au regard des moyens dont on dispose, on va planifier la meilleure des missions possibles. Et les outils d’IA vont permettre à l’opérateur humain de faciliter toute la réalisation de ce cycle-là ».

Safran IA, ex-Preligens, développe des algorithmes prêts à l’emploi sur tout type de capteurs, souligne son directeur, Sébastien Fabre. Que ce soit à partir d’images satellites, de boules optroniques ou de capteurs électromagnétiques : « L’IA est capable de détecter des objets qu’on appelle des observables, de savoir quel type d’objets il s’agit, est-ce que c’est un véhicule blindé, est-ce que c’est un pick-up, etc. Même de les identifier et dire de quel type de véhicule blindé ou de quel type d’avion il s’agit. Quand vous avez quelqu’un qui utilise une jumelle, par exemple, pour observer un terrain d’opération, l’humain peut être distrait par quelque chose qui se passe et louper l’arrivée d’un drone, par exemple. Et grâce à notre IA, on va être capable d’afficher ou de mettre un petit cadre autour de quelque chose que l’humain ne verrait pas forcément ou serait distrait par un autre objet ».

Un démultiplicateur de force

L’IA est donc un démultiplicateur de force. Prenons le cas d’un pilote, la boule optronique, qui équipe son chasseur, à l’instar d’une jumelle, lui permet de voir loin. Mais identifier ce qui est perçu, c’est une autre affaire. « Parfois, le pilote voit vaguement quelque chose dans le ciel. Pour nous, l’objectif c’est d’aller plus vite sur la détection de cet objet. Et là, il y a des algorithmes d’IA qui voient mieux que l’œil humain et qui peuvent, au-delà de la détection d’un objet, les reconnaître également. Dire que c’est un avion et vérifier de quel type d’avion il s’agit. Donc c’est bien toute cette complémentarité entre la capacité de l’homme à analyser certaines données et puis là où l’homme, finalement, n’a pas les capacités physiques ou atteint ses limites physiques, c’est là qu’il faut chercher le positionnement de l’IA », explique le colonel Frédéric.

Dans certains cas, seule l’IA pourra répondre à l’IA

Mais si l’IA se niche derrière tous les capteurs, il faut désormais bâtir une nouvelle architecture, souligne Sébastien Fabre de Safran IA : « Si je prends simplement l’exemple de plusieurs drones déployés sur un théâtre d’opérations, vous ne pouvez pas regarder un écran pour chacun des drones et essayer de comprendre ce qui se passe. Donc, un de nos enjeux, c’est la fusion de ces informations. Tous les systèmes sont un petit peu comme des pièces d’un puzzle qui ne sont pas encore reconstituées. Et je pense que ce qu’on va voir arriver dans les années qui viennent, c’est la coordination de tous ces systèmes avec l’IA agentique qui va organiser les différentes IA qui sont spécialisés dans leur domaine pour amener de la cohérence, de la synchronisation et de l’efficacité dans tout ça ».

La course à la vitesse va aussi obliger à l’automatisation de certains systèmes d’armes, en particulier pour la lutte anti-drone où seule l’IA pourra répondre à l’IA.