Alors que la course aux armements dans le domaine de l’IA se poursuit entre les États-Unis et la Chine, il n’est pas inconcevable que le Pentagone utilise l’IA générative dans les opérations militaires.
Le département de la Défense entre dans la deuxième phase de l’adoption de l’IA militaire, en s’appuyant sur des modèles génératifs pour soutenir les opérations au sol et l’analyse du renseignement. Cette initiative s’inscrit dans le prolongement des avancées antérieures en matière d’IA pour aider le personnel sur le terrain. La première phase a débuté en 2017 avec Project Maven, qui utilisait la vision par ordinateur pour analyser des photos prises sur le terrain et des images satellitaires.
L’utilisation de l’IA générative dans l’armée
Lorsque l’armée utilise l’IA générative, elle peut recueillir et interpréter des renseignements, des signaux électroniques et des informations de reconnaissance, aidant ainsi les soldats à mieux appréhender la situation.
L’armée peut exploiter l’IA pour des tâches spécifiques ou des missions particulières, afin d’accroître la productivité et l’efficacité. Elle peut prendre des décisions à partir des données qu’elle analyse, notamment des informations spécialisées, des tactiques militaires, des manuels stratégiques et des données de surveillance en temps réel.
L’IA peut prendre en charge des tâches répétitives comme la rédaction d’e-mails, la rédaction de rapports et l’analyse de données, contribuant ainsi à alléger la charge de travail du personnel militaire. Elle peut également générer des ordres d’opération et repérer des menaces potentielles en analysant les données de surveillance.
Les inconvénients possibles de l’IA et la futilité de l’« humain dans la boucle »
Cependant, l’utilisation de l’IA générative par l’armée a suscité des préoccupations éthiques.
Par exemple, des organisations de défense des droits humains ont exprimé des inquiétudes quant à la possibilité de laisser l’IA générer des listes de cibles ou suggérer des actions à partir de données de renseignement. Pour atténuer ces inquiétudes, les agences de défense exigent souvent une supervision humaine des décisions prises par l’IA — ce que l’on appelle aussi la présence d’un « humain dans la boucle ». Cependant, compte tenu de l’ampleur considérable des données concernées, cette supervision pourrait ne pas être réalisable.
Heidy Khlaaf, experte en sûreté spécialisée dans les logiciels autonomes et scientifique en chef de l’IA à l’AI Now Institute, a déclaré : « L’“humain dans la boucle” ne constitue pas toujours une mesure d’atténuation pertinente. » Elle a poursuivi : « Il ne serait réellement pas possible pour un être humain de passer au crible une telle quantité d’informations afin de déterminer si le résultat produit par l’IA était erroné. »
Les modèles d’IA fonctionnent à un niveau de complexité des données que les humains ne peuvent pas facilement reproduire. L’IA générative, en particulier, repose sur les données, qui pourraient remplacer les approches traditionnelles de l’analyse du renseignement.
Classifier les données militaires
Les grands modèles de langage (LLM) excellent dans l’analyse de vastes quantités de données, l’identification de tendances et la mise en relation de détails apparemment sans rapport dans les documents militaires. Les LLM peuvent classifier les données avec une précision remarquable, ce qui pourrait résoudre le problème de longue date du Pentagone concernant la sous-classification et la surclassification des documents sensibles.
Chris Mouton, ingénieur principal chez RAND, a déclaré : « Je ne pense pas que quiconque ait trouvé de réponse convaincante quant au niveau de classification approprié pour tous ces produits. »
Le Pentagone s’associe à des entreprises de technologies de défense
L’armée s’est associée à des entreprises de technologies de défense telles qu’Anduril, Scale AI et Palantir pour utiliser du matériel militaire et l’IA afin de recueillir, gérer et interpréter des données de surveillance et de renseignement. Palantir collabore avec Microsoft pour proposer des outils d’IA à usage militaire. Ces systèmes d’IA sont entraînés à l’aide de jeux de données militaires classifiés.
Par exemple, Vannevar Labs, une entreprise de technologies de défense, a fourni à l’armée américaine des outils d’IA générative en novembre 2024, en obtenant un contrat de 99 millions de dollars avec la Defense Innovation Unit du Pentagone. Les modèles d’IA de Vannevar peuvent traduire des données provenant de sources étrangères, détecter des menaces potentielles et analyser les opinions politiques.
« Notre véritable priorité en tant qu’entreprise », a déclaré Scott Philips, directeur de la technologie de Vannevar Labs, est de « recueillir des données, leur donner du sens et aider les États-Unis à prendre de bonnes décisions ».
Les initiatives d’IA militaire se sont accélérées sous l’administration Biden, élargissant la portée de programmes précurseurs tels que Project Maven. La course tendue à la domination technologique entre les États-Unis et la Chine, ainsi que la complexité croissante de la géopolitique, accéléreront encore l’adoption de l’IA dans les opérations militaires.