Crédits photo : ENSOSP

Néanmoins, nos camarades militaires expérimentent depuis des années l'utilisation de l'intelligence artificielle, avec une nette accélération au cours de la dernière décennie. Ces outils couvrent un large spectre opérationnel, allant de la logistique à la prédiction des mouvements de troupes ennemies, en passant par des suggestions tactiques.

Exemples de systèmes experts militaires :

DART (Dynamic Analysis and Replanning Tool) :

Développé en 1991, DART a été utilisé par l'armée américaine pour :

• Planifier le transport des approvisionnements et du personnel,
• Résoudre des problèmes logistiques complexes,
• Permettre des économies significatives dans les opérations militaires.

Système Donovan :

Cet outil d'IA plus récent offre les fonctionnalités suivantes :

• Analyse en temps réel des opérations des forces alliées et ennemies,
• Intégration de données telles que les ordres et les rapports de renseignement,
• Soutien à la fusion des opérations de renseignement,
• Réduction des délais de planification,
• Potentiel d'utilisation dans la planification des crises.

SWORD/SOULT par MASA Group

Ce logiciel de simulation militaire intègre l'IA pour :

• Simuler les interactions de milliers d'unités,
• Servir d'assistant à la décision pour les opérations,
• Prédire les mouvements ennemis (via l'algorithme ValoRENS),
• Former les commandements de brigade et de division.

Systèmes d'aide à la décision intégrés

Ces outils, en cours de développement, visent à :

• Proposer des suggestions de manœuvre,
• Tester des modes d'action alternatifs,
• Être disponibles aux niveaux stratégique, opératif et tactique,
• Assister dans les phases d'anticipation, de planification, de conduite et d'évaluation des missions.

Qu'en est-il des postes de commandement de colonne ou de site ?

L'intégration de l'IA dans ces structures pose question. Est-elle déjà pertinente au niveau d'un PC de colonne ?

L'IA dans un PC de colonne : quelle pertinence ?

Le bon fonctionnement d'un PC de colonne repose sur la synergie entre le COS, l'officier renseignement et l'officier moyens. Dans ces fonctions et à cette échelle d'intervention, l'IA ne serait pas déterminante mais pourrait améliorer l'analyse des informations récoltées via les logiciels métier comme CRIMSON ou les différents SGO. 

Un peu de fiction : une IA capable de comprendre, analyser et traiter les données produites par les officiers renseignement et moyens pourrait permettre :

• La génération automatique de comptes rendus en temps réel (via une IA générative),
• La détection des incohérences entre la SITAC et le tableau des moyens.

Vous l’aurez compris il n’y donc à ce stade que peu d’intérêt et son application semble plus qu’hypothétique.

L'IA dans un PC de site : une opportunité plus concrète ?

A première vue, l'IA semble plus pertinente dans un PC de site, où le temps de réflexion est plus long et où l'anticipation joue un rôle crucial. L'analyse des données circonstancielles et contextuelles y est plus approfondie, offrant davantage de "grain à moudre" à l'IA.

Parmi les applications concrètes, on peut citer :

• Logistique : dimensionnement du soutien opérationnel aux intervenants et au matériel (gestion de l'eau, des repas, des pneus et des pièces détachées),
• Renseignement : analyse des enjeux, quantification et classification des informations stratégiques,
• Anticipation : exploitation des données passées pour anticiper de manière empirique et formuler des hypothèses sur les événements probables.

Mais ne rangeons pas trop vite M. von Clausewitz dans le fond d’un tiroir.  Il faudra continuer encore de longues années à former des officiers de sapeurs-pompiers : technologies pas suffisamment matures, solution industrielle inexistante, marché trop étroit...

Ltn Ernest Werenfrid 

https://www.linkedin.com/in/ernest-werenfrid-6014b7158/

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