Intelligence artificielle : vers la fin des états-majors ?

Le recours croissant aux technologies, le foisonnement des données, la prééminence de l’approche globale et la prédilection pour les coalitions tendent à rendre plus complexes les engagements militaires. Face à ces nouveaux défis, les États-Majors (EM) des niveaux les plus élevés en opération ont évolué pour intégrer davantage de fonctions, les conduisant à une hypertrophie et à une complexification de leur fonctionnement. Cette adaptation induit de nouvelles fragilités : une empreinte et une sédentarité accrues des postes de commandement les rendant plus vulnérables – surtout face à une menace symétrique –, une surcharge informationnelle source de troubles psycho-­sociaux et de baisse de performance, une inertie, voire une paralysie d’EM « auto-­intoxiqués »…

L’Intelligence Artificielle (IA) pourrait-elle, en évitant ces écueils, être la panacée du chef militaire en opération ? Serait-elle synonyme d’extinction programmée des états-majors ? L’état actuel de la technologie ne permet pas encore la création d’une IA « forte », omnisciente, autonome et polyvalente, pouvant supplanter la totalité des capacités cognitives humaines. Il n’est donc pas sérieusement envisageable que l’IA puisse, à brève échéance, se substituer à un EM en opération. En revanche, au terme d’une maturation suffisante, elle pourrait devenir un véritable atout et même minorer les vulnérabilités précédemment citées. Pour ce faire, il convient d’analyser les champs d’action possibles de l’IA dans l’aide à la décision opérationnelle et d’en maîtriser les risques et enjeux.

Qu’est-ce que l’IA ?

Le terme « intelligence artificielle » est employé pour la première fois à la conférence de Dartmouth en 1956. Dès lors, deux courants de pensée font leur apparition : l’IA symbolique tournée vers la modélisation de la connaissance (intelligence par raisonnement et logique), et l’IA connexionniste tournée vers la modélisation du cerveau humain (intelligence par apprentissage). L’IA symbolique a connu un fort développement durant les précédentes décennies. Elle est aujourd’hui dominée par l’IA connexionniste qui connaît un véritable essor depuis une dizaine d’années. Trois facteurs fondamentaux expliquent cette récente montée en puissance : l’élaboration d’algorithmes novateurs permettant notamment l’apprentissage automatique de la machine (machine learning), l’augmentation exponentielle de la puissance de calcul des ordinateurs (en particulier de Graphics Processing Unit), et la production effrénée de données numériques. Bien qu’il n’existe pas de consensus autour de la définition de l’IA connexionniste, celle-ci peut être considérée comme « un ensemble d’algorithmes conférant à une machine des capacités d’analyse et de décision lui permettant de s’adapter intelligemment aux situations en faisant des prédictions à partir de données déjà acquises (1) ».

Si l’imaginaire collectif, nourri des films de science-­fiction, représente spontanément l’IA comme un robot autonome, il occulte sa caractéristique fondamentale : son action dans les champs immatériels. L’IA s’applique avant tout au traitement d’informations de nature parfois hétérogène, pour lequel une méthode simple ne donne pas de résultats satisfaisants. En fonction des algorithmes utilisés, elle peut elle-­même déterminer les critères de comparaison et d’analyse des données. Elle implique des choix, sans certitude, entre plusieurs possibilités. Elle permet de modéliser des problèmes complexes, de valoriser des données, de mettre en évidence des corrélations ou au contraire des signaux faibles, d’effectuer des prédictions, de proposer des solutions… À moyen terme, il paraît plus vraisemblable d’envisager l’apparition d’une myriade d’IA « faibles » interconnectées, chacune limitée à une tâche spécifique, plutôt que l’émergence d’une IA « forte » supérieure à l’homme.

L’IA dans les armées : une nécessité

Conscient de la portée stratégique de l’IA, le président russe, Vladimir Poutine, déclarait, le 1er septembre 2017 à l’occasion de la Journée du savoir, que celui qui deviendra le leader dans ce domaine sera le maître du monde. En réponse à ce pronostic et face aux géants de la discipline que sont les États-Unis et la Chine, la France souhaite « une réponse coordonnée au niveau européen (2) » tout en garantissant son indépendance nationale. À ce titre, l’État se veut exemplaire et définit quatre secteurs prioritaires, parmi lesquels la défense-­sécurité. « Dans les prochaines années, l’utilisation de l’intelligence artificielle sera une nécessité pour assurer les missions de sécurité, conserver l’ascendant face à nos adversaires potentiels, tenir notre rang par rapport aux alliés (aussi bien au sein de coalitions que dans une perspective d’export) et maintenir un niveau de qualité élevé concernant les services dispensés à l’ensemble des personnels des ministères. (3) »

Dans certaines circonstances, la numérisation des armées sature déjà la chaîne de Commandement et de Contrôle (C2) de données toujours plus nombreuses et variées. À la confluence de la contrainte et de l’impératif, l’IA accompagnerait efficacement la transformation numérique, allégeant la charge cognitive du militaire et lui permettant de se focaliser sur sa mission. Cette perspective est particulièrement prégnante pour les états-­majors en opération.

La voie vers la supériorité décisionnelle ?

Ronald Howard, écrivait déjà, en 1980, « Décider, c’est ce que l’on fait lorsque l’on ne sait pas quoi faire (4) » pour expliquer le chaos qui environne la prise de décision des chefs d’entreprise. Cette appréciation prend encore tout son sens dans un engagement armé actuel. « Avec les ressources humaines disponibles, quand aujourd’hui on parvient à traiter une quantité de données qui avoisine au mieux les 20 %, à terme ce sera probablement moins de 2 %. (5) » Dans ce déluge informationnel, conserver toute sa lucidité demeure un enjeu capital pour les états-­majors en opération. Ceux-ci n’ont guère d’alternative entre, d’une part, exigence de réactivité et d’instantanéité, et, d’autre part, impossible renoncement à la domination informationnelle et à l’approche globale, toutes deux particulièrement chronophages.

Dans plusieurs conférences introductives sur l’aide à la décision en 2004, Denis Bouyssou mettait en évidence le peu de temps que peut s’accorder un dirigeant en entreprise pour réfléchir et prendre des décisions, à savoir moins de six minutes par jour. Si ces statistiques ne sont pas intégralement transposables au monde militaire, les battle rhythm et daily cycle de nos EM en opération sont, à cet égard, révélateurs : ils sont jalonnés par de multiples réunions et comptes rendus à temps. Dans le cycle OODA (Observation, Orientation, Décision, Action), l’IA utilisée comme aide à la décision opérationnelle permettrait un parcours plus rapide de cette boucle, principalement des deux premières phases. Elle semble donc la plus indiquée pour accélérer notre cycle décisionnel, maîtriser le tempo des opérations et renforcer la performance et l’agilité du C2.

L’essence de l’IA : la simplification

La simplification du quotidien est l’enjeu majeur de l’IA. Une application de gestion de l’information serait, à ce titre, particulièrement profitable. Elle assurerait le nommage, le stockage, le partage, l’archivage des données et faciliterait ainsi l’accès à l’information. Elle éviterait l’engorgement des messageries et améliorerait la transversalité des flux d’information. Exploitant le big data, l’IA pourrait être particulièrement performante dans l’exploration de données : elle collecterait les informations éparses recherchées qu’elle agrégerait en une synthèse pertinente en un temps particulièrement court. Elle inclurait des enregistrements audio et vidéo ainsi que des images qu’elle aurait préalablement analysés. La reconnaissance vocale permettrait en outre une retranscription écrite immédiate des ordres et comptes rendus. Avec de telles perspectives, il serait totalement envisageable qu’une IA rédige automatiquement des comptes rendus à temps, soumis à validation humaine. L’augmentation de la fréquence de remontées des données tactiques par les systèmes de numérisation de l’espace de bataille garantirait une production de telles synthèses en temps réel.

L’IA pourrait être un excellent outil de veille, d’alerte et de réaction immédiate, que ce soit pour le suivi tactique des opérations, la surveillance des réseaux sociaux ou du cyberespace pour contrer immédiatement les cyberattaques. Le programme CHESS (6) de la DARPA vise, en ce sens, à instaurer une meilleure collaboration entre les experts de la cybersécurité et les programmes automatisés de sécurité informatique. Dans une démarche d’évaluation, l’IA pourrait compléter régulièrement les indicateurs mesurant la performance et l’efficacité des opérations en cours. À l’issue d’une mission, elle pourrait générer automatiquement le journal de marches et opérations ainsi que les comptes rendus de fin de mission, parfois négligés faute de temps. De cette manière, l’IA contribuerait utilement à un retour d’expérience plus étayé et objectif.

Un outil bientôt incontournable dans la conception des opérations ?

L’IA serait d’une redoutable efficacité pour analyser l’environnement des opérations, en planification comme en conduite. Nourrie de l’abondance des données provenant de sources ouvertes, elle excellerait dans l’analyse systémique qui combine de multiples domaines : militaire, économique, logistique, politique, idéologique, social… Elle concourrait efficacement au ciblage large spectre, létal ou non. L’IA déterminerait, par exemple, les relais d’opinion à partir de la fréquentation de certains sites ainsi que les messages transmis et leur audience. Plus encore, elle pourrait elle-­même pratiquer de l’influence dans le cyberespace.

Dans le domaine du renseignement, les données issues de différentes sources pourraient être recoupées automatiquement et instantanément, améliorant la connaissance de l’adversaire et le suivi en temps réel de son évolution. La reconnaissance vocale et la traduction instantanée y apporteraient une réelle plus-­value, tout en s’affranchissant de certains interprètes locaux. Afin de mieux cerner la menace hybride, la DARPA a lancé le programme COMPASS (7), pilier du Multi-Domain Battle. Ce programme incorpore de l’IA et vise à réduire l’incertitude sur l’ennemi, en discernant ses intentions, ses objectifs, ses rouages, en anticipant ses actions et en recommandant les réponses les plus appropriées.

La reconnaissance d’images et l’analyse comportementale, toutes deux appliquées à des infrastructures, à des équipements ou à des groupes humains, permettraient de détecter des activités particulières qu’un opérateur pourrait ne pas avoir décelées par manque de concentration ou par manque de temps pour visionner toute une succession d’images ou de vidéos. En 2017, l’université du Missouri a mené une expérience sur l’analyse d’images satellitaires afin d’identifier des sites de lancement de missiles sol-air en Chine. Des algorithmes d’IA ont été entraînés avec une banque de 893 000 images puis ont été testés dans des conditions réelles. Ils ont atteint une fiabilité de 90 % en 42 minutes, alors qu’il a fallu 60 heures à un groupe d’analystes pour le même résultat. La start-up française EarthCube développe également des logiciels basés sur de l’IA afin d’identifier automatiquement des sites ou des matériels stratégiques et de remonter des alertes en cas de suspicion. Quant à la reconnaissance faciale, et plus généralement la reconnaissance de données biométriques, elle permettrait l’identification immédiate et indubitable d’individus, en particulier dans des lieux fréquentés, à l’instar du système chinois Skynet.

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