Marine nationale : l’IA dans la guerre navale future

Face au risque de déclassement, la Marine doit adapter les technologies et méthodes éprouvées dans le monde civil, dont l‘approche centrée-donnée augmentée par l’intelligence artificielle (IA), la connectivité et l’amélioration continue. L’autonomie de décision restera garantie par un regard critique sur les informations transmises.
La Marine nationale a présenté son projet de « Stratégie d’intelligence artificielle pour la guerre navale » (SIGNAL) dans un document rendu public en mai 2025.
Conserver l’avantage dans la durée. Le domaine naval allie en permanence des dynamiques capacitaires dans le temps immédiat avec des programmes inscrits dans le temps long. Les prochaines ruptures capacitaires incluent l’accélération de renouvellement des puces à hautes performances, les télécommunications laser, le quantique, le développement des drones et les systèmes autonomes. Il s’agit de les intégrer aux grands programmes navals pour leur permettre d’évoluer. Le porte-avions de nouvelle génération, l’avion de patrouille maritime futur et le sous-marin lanceur d’engins de troisième génération, déjà en cours de préparation, devraient entrer en service après 2035. SIGNAL vise à valoriser les données contribuant au combat naval, à la résilience et à la performance des forces à la mer. L’intégration des briques technologiques de la donnée et de l’IA améliore les capacités d’analyse pour gagner du préavis dans l’action. L’IA embarquée sur des plateformes (aéronefs et bâtiments de surface) assure le continuum entre le contrôle de l’équipement et le contrôle des données. Cela permet de croiser des données issues à chaud du système de combat (environnement immédiat) avec celles à froid provenant de systèmes opérationnels et organiques. Dans une logique de combat, il s’agira d’accroître le niveau d’informations pertinentes de bout en but, via des connectivités adaptées aux contraintes des technologies de la donnée qui permettent débits importants et faible latence (temps total entre l’action de l’utilisateur et la réception de la réponse). Parallèlement, il faudra conserver le socle de connectivité résiliente : capacité de déconnection ; gammes de fréquences moyennes et basses ; liaisons de données tactiques ; messagerie non classifiée. Des algorithmes d’IA permettront d’échanger des données au sein de la force navale et avec les centres à terre dans le tempo du besoin opérationnel.
Efficacité opérationnelle. Dans le domaine aéromaritime, l’ascendant opérationnel s’articule autour des supériorités informationnelle, décisionnelle et de l’engagement. Il s’inscrit dans un contexte de révolution numérique, de développement exponentiel des drones, des capacités aéronavales et de l’IA. L’adversaire combine les effets d’action dans les zones « grises » (seuil d’agression entre la guerre et la paix), d’une masse considérable de drones et de l’autonomie de systèmes létaux. La prise de décision dépend d’une profonde transformation des architectures et mécanismes de traitement et de valorisation des données. SIGNAL cherche à mieux comprendre la situation afin de décider à temps, grâce aux outils de la configuration « homme-machines ». Dans le traitement manuel, les processus nécessitent l’intervention humaine directe. Dans un cycle partiellement automatisé, les machines effectuent une partie du travail tandis que l’humain s’assure que les processus se déroulent normalement et vérifie l’exactitude des données. Lorsque les machines sont suffisamment précises et autonomes pour fonctionner de manière indépendante, l’humain se contente de surveiller les automatismes. Déjà, la guerre russo-ukrainienne en mer Noire et les ripostes occidentales aux attaques des rebelles Houthis en mer Rouge modifient la conduite de la guerre navale. Elles mettent en œuvre des architectures de stockage de données, des algorithmes d’IA et de nouvelles formes de connectivité, comme le « New Space » (industrie spatiale d’initiative privée) et les radios à très haut débit. Les pays compétiteurs de la France profitent aussi de ces technologies, qui contribuent au développement de nouvelles menaces imposant de repenser les processus et les systèmes. D’ici à 2030, toutes les unités de combat de la Marine auront embarqué l’IA. A l’horizon 2035, celles en service auront suffisamment évolué pour bénéficier des possibilités du partage de la donnée et de l’IA à l’échelle de la force navale. La réalisation du projet « Artemis.IA », piloté par l’Agence du numérique de défense, a été lancé en 2022 par la Direction générale de l’armement pour le traitement massif de données et d’IA, dont profitera la Marine nationale. Cela implique de nouveaux métiers pour ses personnels, afin d’acquérir et de développer les compétences nécessaires.
Soutien industriel. Le secteur privé, notamment les groupes américains GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon et Microsoft), investit considérablement dans le numérique, l’IA et le quantique. Le champ d’application de l’IA se trouve porté par les cas d’usage (aides à la décision) civils, duaux et militaires. Les marins « experts métiers », embarqués sur des unités navales et aéronavales, peuvent construire les cas d’usages spécifiques avec les développeurs, tout en apportant les garanties de protection du secret industriel. Les marins disposeront de ces technologies, intégrées aux systèmes d’armes, pendant la préparation opérationnelle et en opérations. L’usage de l’IA militaire embarquée repose sur quatre briques technologiques complémentaires. La première, dite infrastructure de stockage et de traitement de données, permet les technologies du « Cloud » (disponibilité de ressources informatiques à la demande) et des puces à hautes performances telles que les GPU (circuits électroniques capables d’effectuer des calculs mathématiques à grande vitesse). Elle inclut des architectures logicielles de serveurs aux performances élevées, à haute sécurité et présentant une faible latence. La deuxième brique ou infrastructure d’échange et de partage de données s’appuie sur des algorithmes d’IA d’optimisation de l’emploi du spectre électromagnétique, afin de parer aux risques d’une exposition accrue aux cyberattaques et de l’indiscrétion électromagnétique d’une force. La troisième brique concerne les mécanismes d’interopérabilité et de sécurité par la technologie émergente ZT/DCS. La sécurité est traitée par le réseau mais aussi par la donnée elle-même, dans une logique de défense en profondeur autorisant l’usage de technologies duales sans renoncer à la souveraineté. Les investissements de recherche des GAFAM permettent les avancées les plus rapides qui s’imposent comme normes d’interopérabilité, car elles irriguent les industries de défense et l’OTAN. La quatrième brique concerne la capacité de production d’algorithmes en interne au sein de la Marine. L’IA sera intégrée par étapes successives. En deux ans, un prototype de croisement de données, dénommé « Data Hub Embarqué », a été conçu, réalisé et déployé sur une puis plusieurs unités de combat. Grâce à lui, un bâtiment de surface reçoit, d’un satellite surveillant une zone, des informations qui sont d’abord labellisées par des experts métiers puis exploitées par des ingénieurs « Cloud » et des développeurs « big data ». Ces informations sont lors valorisées par l’État-major de la marine, l’État-major des armées, la Direction générale de l’armement et les industriels, en vue de leur réutilisation par les forces maritimes. A moyen terme, il faudra définir les systèmes embarqués sur les futurs sous-marins, navires de surface, hélicoptères et drones avec des « architectures centrées-données ». Celles-ci permettront aux plateformes de s’affranchir des Data Hub Embarqués.
Synergie interarmées. Le projet SIGNAL s’inscrit dans le réseau Multi-Senseurs Multi-Effecteurs de l’État-major des armées pour accélérer la boucle OODA (observer, orienter, décider, agir) en partageant les mêmes standards de sécurité portés par la donnée, afin de dominer l’adversaire.
Loïc Salmon
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