Le Pentagone accélère son adoption de l'intelligence artificielle (IA) dans divers domaines militaires. Le projet « Replicator » vise à déployer des milliers de véhicules autonomes dotés d'IA d'ici 2026 pour rester compétitif par rapport à la Chine. L'utilisation actuelle de l'IA comprend le pilotage de drones de surveillance, la maintenance prédictive des avions, la surveillance de l'espace, et même l'aide à la guerre en Ukraine. Cependant, des préoccupations subsistent quant à l'autonomie totale des armes létales, avec des discussions sur la nécessité d'une évaluation formelle des systèmes d'armes autonomes avant leur déploiement. Les progrès de l'IA posent des défis technologiques et éthiques pour le Pentagone, mais les efforts sont en cours pour intégrer ces technologies de manière responsable.Replicator met en lumière les défis considérables auxquels le Pentagone est confronté dans le domaine de l'acquisition et du développement, à un moment où la révolution de l'IA promet de redéfinir les modalités de conduite des guerres. Gregory Allen, ancien haut responsable du Pentagone spécialisé dans l'IA et actuellement membre du groupe de réflexion Center for Strategic and International Studies, souligne les difficultés du ministère de la Défense à assimiler les avancées de l'apprentissage automatique.
Le portefeuille du Pentagone englobe plus de 800 projets non classifiés liés à l'IA, la plupart étant encore en phase d'expérimentation. En général, l'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux sont des outils qui aident les humains à acquérir des connaissances et à accroître leur efficacité.
Missy Cummings, directrice du centre de robotique de l'université George Mason et ancienne pilote de chasse de la marine, souligne que l'IA actuellement utilisée par le ministère de la Défense est étroitement intégrée pour renforcer les capacités humaines. Elle insiste sur le fait qu'il n'y a pas d'IA agissant de manière autonome, mais plutôt que les individus l'utilisent pour mieux comprendre la complexité du champ de bataille.
Le Longshot, un drone sans pilote actuellement développé par General Atomics en collaboration avec la Defense Advanced Research Project Agency (DARPA) pour être utilisé de concert avec les avions pilotés de l'armée de l'air, a été présenté lors de la conférence Air, Space & Cyber de l'Air & Space Forces Association le 13 septembre 2023 à Oxon Hill, Massachusetts. Les planificateurs du Pentagone envisagent d'incorporer ces drones dans une "équipe homme-machine" pour surpasser un adversaire. Cependant, afin de déployer ces drones sur le terrain, les développeurs devront démontrer la fiabilité et la crédibilité suffisantes de la technologie de l'IA.
Dans le domaine spatial, nouvel enjeu de la compétition militaire, les outils assistés par l'IA sont déployés pour détecter les menaces potentielles. La Chine explore l'utilisation de l'IA, y compris sur les satellites, pour prendre des décisions sur l'identification des adversaires, comme le souligne Lisa Costa, responsable de la technologie et de l'innovation au sein de la force spatiale américaine, lors d'une récente conférence en ligne.
Les États-Unis entendent suivre le mouvement
Un prototype opérationnel appelé Machina, utilisé par l'armée de l'espace, surveille de manière autonome plus de 40 000 objets dans l'espace, en orchestrant des milliers de collectes de données chaque nuit avec un réseau mondial de télescopes. Les algorithmes de Machina rassemblent les capteurs des télescopes. Les modèles de vision par ordinateur et de langage étendu leur indiquent les objets à suivre. L'IA chorégraphie instantanément des dessins à partir d'ensembles de données astrodynamiques et physiques, a expliqué le colonel Wallace "Rhet" Turnbull, du Space Systems Command, lors d'une conférence en août.
Un autre projet d'IA de l'armée de l'espace analyse les données radar pour détecter les lancements imminents de missiles adverses. Une équipe collaborative du ministère de la Défense a réalisé 12 essais en vol au cours desquels des agents d'intelligence artificielle ont pris les commandes du X-62A (VISTA : Variable Stability In-Flight Simulator Test Aircraft) pour exécuter des manœuvres de chasse avancées à la base aérienne d'Edwards en Californie, du 1er au 16 décembre 2022. Les organisations de soutien comprenaient le centre d'essai de l'armée de l'air américaine, le laboratoire de recherche de l'armée de l'air (AFRL) et la DARPA (l'agence des projets de recherche avancée de la défense). Initialement conçu comme un avion de combat en 1978, le X-62A VISTA a clairement évolué vers un avion autonome.
Les agents d'IA de l’AACO (Autonomous Air Combat Operations), de l'AFRL et de l’ACE (Air Combat Evolution) ont dirigé le X-62A VISTA de l'école de pilotes d'essai de l'armée de l'air américaine pour effectuer des manœuvres de chasse avancées. Les agents d'IA de l'AACO ont réalisé des engagements individuels au-delà de la portée visuelle (BVR) contre un adversaire simulé, tandis que les agents d'IA de l'ACE ont exécuté des manœuvres à portée visuelle, également connues sous le nom de dogfighting, contre les agents d'IA de l'équipe rouge.
Au début de décembre 2022, les développeurs d'algorithmes de l'ACE ont installé leur logiciel d'IA dans un avion d'essai F-16 spécialement modifié, le X-62A ou VISTA, à l'école de pilotes d'essai de l'armée de l'air sur la base aérienne d'Edwards en Californie. Ils ont effectué plusieurs vols sur plusieurs jours, démontrant ainsi que les agents d'IA peuvent contrôler un avion de combat grandeur nature et fournir des données de vol en direct, selon un communiqué de presse de la DARPA.
Les agents d'IA des deux équipes ont exécuté des manœuvres tactiques autonomes tout en respectant les limites de l'espace aérien du monde réel et en optimisant les performances des avions. Ces tests sont basés sur la mise à niveau VISTA du X-62A, permettant au X-62 d'être contrôlé par des algorithmes autonomes pilotés par l'IA, imitant ainsi les caractéristiques de vol d'aéronefs à voilure fixe tels qu'un MQ-20 ou, dans ces tests, un F-16.
Maintenir les avions et les soldats
Par ailleurs, les pouvoirs prédictifs de l'IA aident l'armée de l'air à maintenir sa flotte en l'air, en anticipant les besoins de maintenance de plus de 2 600 aéronefs, dont des bombardiers B-1 et des hélicoptères Blackhawk. Les modèles d'apprentissage automatique identifient les défaillances possibles des dizaines d'heures avant qu'elles ne se produisent, a déclaré Tom Siebel, PDG de C3 AI, société basée dans la Silicon Valley, qui a obtenu le contrat. La technologie de C3 AI modélise également la trajectoire des missiles pour l'Agence américaine de défense antimissile et identifie les menaces internes au sein du personnel fédéral pour l'Agence de contre-espionnage et de sécurité de la défense.
Parmi les efforts liés à la santé, un projet pilote permet de suivre la condition physique de l'ensemble de la troisième division d'infanterie de l'armée de terre, soit plus de 13 000 soldats. La modélisation prédictive et l'intelligence artificielle permettent de réduire les blessures et d'améliorer les performances, a déclaré le major Matt Visser.
En Ukraine, l'IA fournie par le Pentagone et ses alliés de l'OTAN joue un rôle crucial pour contrer l'agression russe. Les informations partagées entre les alliés comprennent des données collectées par des satellites, des drones et des opérateurs humains, certaines étant agrégées via le logiciel de Palantir. Maven, projet d'IA du Pentagone, initialement axé sur le Moyen-Orient, agrège maintenant une variété étendue de données issues de capteurs et d'opérations humaines.
Cette IA a également contribué au groupe d'assistance à la sécurité en Ukraine, facilitant la logistique pour l'aide militaire d'une coalition de 40 pays, selon les responsables du Pentagone. Pour améliorer la connectivité entre les combattants, le Pentagone se concentre sur le développement de réseaux de commandement et de contrôle interarmées tous domaines, automatisant le traitement des données dans l'ensemble des services armés. Bien que les progrès soient indéniables, les défis restent importants, notamment dans la nécessité de réformer rapidement les systèmes d'armes pour rester compétitifs avec la Chine.
Le V-BAT de Shield AI est sélectionné pour remplacer le RQ-7B Shadow dans le programme FTUAS de l’armée américaine
Nathan Michael, directeur de la technologie chez Shield AI, estime qu'un essaim autonome d'au moins trois aéronefs sans équipage sera prêt dans un an grâce à son drone aérien V-BAT. L'armée américaine utilise actuellement le V-BAT - sans intelligence artificielle - sur les navires de la marine, dans le cadre de missions de lutte contre la drogue et en soutien aux unités expéditionnaires de la marine, indique l'entreprise. Le V-BAT est un drone de reconnaissance à décollage et atterrissage verticaux (VTOL) développé initialement par Martin UAV, actuellement sous l'égide de Shield AI.
À la fin d'avril 2021, la marine américaine a choisi le V-BAT pour son prototypage et son développement. En février 2022, la société brésilienne VSK Tactical a passé une commande, dont le nombre reste confidentiel, de V-BAT pour des missions de sécurité et de surveillance. Le 21 décembre 2022, un V-BAT et un drone Skyways V2.6B ont réalisé avec succès les premières livraisons de fret sans pilote à un navire de l'US Navy en pleine mer. Chaque drone acheminait une charge de 22,5 kg sur une distance de 200 nm (370 km) jusqu'à un navire en mouvement.
En mars 2023, l'armée américaine a annoncé la sélection du V-BAT pour concourir dans son programme Future Tactical Unmanned Aircraft System (FTUAS), Increment 2, dans le but de remplacer le RQ-7B Shadow. Shield AI a formé un partenariat avec Northrop Grumman pour cette compétition. Le 9 octobre 2023, Shield AI a révélé que le V-BAT possède désormais une capacité de formation d'essaim de drones.
Il faudra un certain temps avant que des essaims plus importants puissent être déployés de manière fiable, a déclaré Michael. « Tout se fait en rampant, en marchant, en courant - à moins que l'on ne se prépare à l'échec. » Les seuls systèmes d'armes dont Shanahan, premier responsable de l'IA au Pentagone, estime actuellement qu'ils peuvent fonctionner de manière autonome sont entièrement défensifs, comme les systèmes antimissiles Phalanx installés sur les navires. Il s'inquiète moins des armes autonomes qui prennent des décisions seules que des systèmes qui ne fonctionnent pas comme prévu ou qui tuent des non-combattants ou des forces amies.
Le Phalanx est un système d'arme avancé, équipé d'un canon à tir rapide, de contrôles informatisés et de guidage radar, conçu pour neutraliser les missiles anti-navires et autres menaces rapprochées aussi bien sur terre que en mer.
En milieu maritime, les forces navales emploient le Phalanx pour intercepter les missiles antinavires et les menaces qui parviennent à pénétrer les autres lignes de défense. Sur le front terrestre, l'armée américaine exploite ce système pour repérer et contrer les systèmes de roquettes, d'artillerie, et de mortiers. Le Phalanx, en tant que système d'arme, assume des fonctions généralement réparties entre plusieurs systèmes, couvrant la recherche, la détection, l'évaluation de la menace, la poursuite, l'engagement, et l'évaluation de l'efficacité.
La version Block 1B offre des stations de contrôle supplémentaires, permettant aux opérateurs de suivre et d'identifier visuellement les cibles avant l'engagement. Intégrant un capteur infrarouge prospectif supplémentaire, cette variante peut être employée en mer contre les hélicoptères et les embarcations à grande vitesse, tout en étant utilisée sur terre pour aider à détecter et confirmer les menaces entrantes.
Déployé sur toutes les catégories de navires de guerre de surface de la marine américaine et de 24 nations alliées, la version terrestre du Phalanx est positionnée en première ligne et a été mise à l'épreuve sur le champ de bataille. Craig Martell, l'actuel responsable du numérique et de l'IA au sein du ministère, est déterminé à éviter que cela ne se produise.
Les défis de recrutement de talents pour tester les technologies de l’IA au Pentagone
« Indépendamment de l'autonomie du système, il y aura toujours un agent responsable qui comprend les limites du système, qui s'est bien entraîné avec le système, qui a une confiance justifiée dans le moment et l'endroit où il peut être déployé - et qui prendra toujours la responsabilité », a déclaré Martell, qui a précédemment dirigé l'apprentissage automatique chez LinkedIn et Lyft.
Quant à savoir quand l'IA sera suffisamment fiable pour une autonomie létale, Martell a déclaré qu'il n'était pas judicieux de généraliser. Par exemple, Martell fait confiance au régulateur de vitesse adaptatif de sa voiture, mais pas à la technologie censée l'empêcher de changer de voie. « En tant qu'agent responsable, je ne déploierais pas ce système, sauf dans des situations très contraignantes », a-t-il déclaré. « Maintenant, extrapolez cela à l'armée ».
Le bureau de Martell évalue les cas d'utilisation potentiels de l'IA générative - il dispose d'un groupe de travail spécial à cet effet - mais se concentre davantage sur les tests et l'évaluation de l'IA en cours de développement. Jane Pinelis, ingénieur en chef de l'IA au laboratoire de physique appliquée de l'université Johns Hopkins et ancienne responsable de l'assurance de l'IA au sein du bureau de Martell, estime que l'un des défis les plus urgents est de recruter et de conserver les talents nécessaires pour tester les technologies de l'IA. Le Pentagone ne peut pas rivaliser en matière de salaires. Les titulaires d'un doctorat en informatique possédant des compétences liées à l'IA peuvent gagner plus que les généraux et amiraux les plus gradés de l'armée.
Dans sa quête d'intégration de l'IA de manière responsable, le Pentagone est confronté à des défis technologiques et éthiques. L'adoption de ces technologies nécessite une approche réfléchie et des protocoles stricts pour garantir un usage conforme aux normes éthiques et légales. En fin de compte, le Pentagone est présenté comme travaillant à l'équilibre entre l'avancement technologique nécessaire et la prise en compte des implications éthiques associées à l'IA dans le contexte militaire.
Source : U.S. Department of Defense
Et vous ?
Quels sont les avantages et les inconvénients de l’utilisation de l’IA dans les domaines militaires ? Comment le projet Replicator du Pentagone se compare-t-il aux initiatives similaires de la Chine ?Voir aussi :
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Envoyé par Bruno
