Les règles de la guerre se trouvent profondément modifiées dans leur temporalité, accélérée par l’évolution des armements (drones) et des idées par l’emploi de l’intelligence artificielle (IA).
Ce thème a été abordé lors d’un colloque organisé, le 1er avril 2026 à Paris, par le magazine hebdomadaire Le Point. Y sont intervenus : Jean-Baptiste Colas (à gauche sur la photo), conseiller auprès du délégué général pour l’armement ; Hugo Micheron (à droite), enseignant chercheur à l’Institut d’études politiques de Paris et co-fondateur de la société d’IA « Arlequin AI ».
Le brouillon de la donnée. Un système d’armes n’est performant que par le logiciel qui va lui permettre de donner ses effets, souligne Jean-Baptiste Colas. Tous les systèmes militaires embarquent du numérique. La Direction générale de l’armement (DGA) fabrique des matériels qui durent depuis 30, 40, 50 ou 60 ans, mais les conçoit comme évolutifs. Ainsi depuis son premier vol en 1986, l’avion de chasse Rafale va connaître sa cinquième version. L’initiative « Red Team Défense », lancée en 2019 par l’Agence d’innovation de Défense et devenue le programme RADAR en 2024, vise à anticiper les crises géopolitiques et les menaces hybrides au-delà de 2030 par la compréhension des ruptures futures, dont le numérique et l’intelligence artificielle (IA). Une partie des scénarios de menaces envisagées est classifiée mais une autre est accessible sur internet pour intéresser les startups et les laboratoires de recherche à ces enjeux. Le principal porte sur le passage du brouillard de la guerre au brouillon de la donnée. La fusion de l’ensemble des données produites sur le champ de bataille conduit au doute et à l’incertitude sur la prise de la bonne décision. Une réflexion sur la chaîne de décision et la responsabilité du commandement porte sur la compréhension des informations, leur traitement et la méthode pour les valider, notamment pour les choix technologiques, scientifiques ou industriels. Au XXème siècle, l’arrivée de la radiocommunication puis celle du numérique ont modifié la compréhension du champ de bataille. L’un des enjeux de la guerre de demain porte, non seulement sur l’offensive et la défensive, mais aussi sur le « conatif », à savoir la manière de percevoir l’information et de construire un cheminement de décision en diminuant beaucoup le temps. Cela implique une formation pour prendre des décisions rapides avec des garde-fous, notamment éthiques, pour obtenir un temps d’avance sur l’adversaire dans l’action. Un deuxième enjeu concerne la souveraineté. A cet effet, la DGA a créé une chaire de recherche avec l’Institut polytechnique de Paris, l’Université Paris Sciences et lettres et l’ESCP Business School pour mélanger les sciences humaines et sociales avec les sciences dures (physique, chimie, biologie et mathématiques). Un troisième enjeu porte sur le passage de l’innovation à l’industrialisation. Pour devenir une innovation, une idée nouvelle doit rassembler la capacité technologique à se réaliser, son financement et une rentabilité. Dans le domaine de l’IA, il s’agit de technologies éminemment duales avec un marché civil, porteur de croissance pour l’entreprise, et des applications dans le domaine militaire. Déjà, les drones embarquent de l’IA de manière déconnectée. Des drones filaires et des drones totalement autonomes survolent le champ de bataille ukrainien, totalement brouillé. Sur d’autres théâtres, l’autorisation d’ouvrir ou non le feu n’intègre même plus la chaîne de commandement. Toutefois, aujourd’hui, la France ne souhaite pas disposer de drones tueurs autonomes. Elle détient un poste-clé au sein de l’OTAN, en l’occurrence celui de N°2 du commandement militaire chargé de la transformation et de l’innovation avec des enjeux de normalisation et d’interopérabilité. Une réponse de l’OTAN sera surtout dictée par les États-Unis, qui fournissent l’essentiel des personnels et surtout des systèmes…interopérables avec les capacités de la France !
Hybridité entre l’IA et l’humain. Le monde actuel se trouve hybridé entre la réalité de la vie quotidienne et les algorithmes, explique Hugo Micheron. L’IA repose sur les données humaines, captées sur internet en quantités colossales. En conséquence, l’humain exerce une influence sur les machines à partir des données d‘entraînement. Qu’elles soient américaines, russes, chinoises ou françaises, celles-ci donneront à peu près les mêmes résultats. Programmes d’IA entraînés sur d’immenses quantités de textes pour comprendre, interpréter et générer du langage humain, les « LLM » ou grands modèles de langage, comme ChatGPT, Mistral ou Claude, parviennent aussi à très bien raisonner. Grâce à une suite algorithmique mathématique, ils peuvent comprendre la réponse la plus probable, même sur 25 pages ! La société Arlequin AI s’est intéressée à la compréhension des schémas et des liens de causalité dans des jeux de données. Ses modèles vont détecter tous les éléments d’information et leurs liens de causalité. Par exemple, sur 20 millions de tweets, le modèle pourra, en quelques minutes, savoir qui dit quoi, quand et comment. La donnée devient un territoire, dont Arlequin AI a produit une carte navigable avec la possibilité de voir les dynamiques d’ensemble ou de façon très resserrée. L’IA militaire doit comprendre des phénomènes très complexes sans se tromper et prouver ses résultats. Dans le conflit entre les États-Unis, Israël, l’Iran et ses « proxys » (Hezbollah libanais, Houthis yéménites et milices irakiennes chiites), les belligérants pratiquent la guerre informationnelle. Des robots formulent des narratifs compatibles avec leurs intérêts directs pour influencer l’interprétation du conflit dans les médias classiques et les réseaux sociaux, en montrant des explosions spectaculaires comme dans les jeux vidéo. Depuis 2003, la société américaine Palantir fabrique des logiciels spécialisés dans l’analyse de données massives pour le renseignement, la défense et les grandes entreprises. Elle a participé à la traque d’Oussama Ben Laden (organisateur des attentats terroristes du 11 septembre 2001 aux États-Unis) jusqu’à son élimination dix ans plus tard, grâce surtout au renseignement humain obtenu par la CIA. En 2026, Palantir a réalisé un modèle pour localiser le Guide suprême iranien Ali Khamenei, au cours d’une opération qui duré une heure. Au début de la guerre en janvier, l’Iran, qui dispose de brouilleurs de radars de satellites russes, a coupé ses communications téléphoniques et internet. Des forces spéciales américaines ont alors été envoyées en Iran afin de déployer un microsatellite de télécommunications UoSAT 22, afin de rétablir la connexion avec les satellites américains, rendant les brouilleurs de radars inopérants. En outre, les 450 satellites de Starship, version militaire de Starlink, collectaient l’information au sol en direct et renvoyaient toutes les données à un nouveau modèle de Palantir, dont les opérateurs les traitaient en temps réel en les fusionnant avec les informations sur les habitudes et les déplacements de personnalités iraniennes obtenues grâce aux caméras de circulation et aux services de renseignements israéliens. Tout cela a été envoyé à la société américaine d’IA Anthropic, qui développe « Claude », une famille de grands modèles de langage d’entreprise. Claude a procédé à des simulations sur les trois endroits probables où devait se tenir la réunion de 25 hauts dignitaires iraniens avec Khamenei. Des avions de chasse israéliens tournaient depuis une heure en l’air quand les trois cibles à bombarder leur ont été signalées. En outre, l’aviation américaine a effectué 1.000 frappes ciblées en 24 heures. Certains modèles américains d’IA ne laissent que 20 secondes à l’opérateur pour identifier la cible avant la frappe. Toutefois Anthropic AI a fixé deux limites à l’usage militaire de ses modèles : du enseignement mais pas de frappes ; pas de surveillance de masses. Les LLM commettent 10 %-15 % d’erreurs. Or 1 % d’erreur sur 1.000 frappes provoquerait des pertes en vies humaines considérables.
Loïc Salmon
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