1 Définir l’intelligence artificielle (IA) semble être de nos jours une gageure. On peut certes suivre Yann Le Cun en affirmant que l’IA permet « de faire faire aux machines des activités qu’on attribue généralement aux animaux et aux humains » [1]. Il n’en demeure pas moins que borner le domaine de recherche et d’application de cette technologie en pleine expansion est difficile.

2 Elle mobilise plusieurs disciplines parfois très éloignées, comme les mathématiques, la linguistique, le droit ou les sciences cognitives, pour développer les meilleurs algorithmes. Ses applications sont également très variées et touchent des domaines fort différents, comme la santé, la logistique, les effets spéciaux au cinéma, la conduite des voitures ou la surveillance de la population.

3 Le même embarras surgit quand il s’agit d’évoquer le potentiel ou les limites théoriques de l’IA. Le terme d’« intelligence » fait parfois sourire certains spécialistes alors que les résultats obtenus dépendent du fonctionnement d’algorithmes conçus pour effectuer des tâches très spécifiques dans un environnement donné, en fonction de stimulations parfaitement définies. Les ingénieurs sont très loin d’obtenir les résultats présentés dans des romans ou films de science-fiction. L’extrapolation des progrès actuels par certaines figures médiatiques est parfois comprise comme une volonté de formater un débat à des fins de promotion personnelle. Elle est aussi perçue comme une ruse destinée à éviter les controverses sur les conséquences économiques, financières ou sociales du développement de l’IA, et ne pas entraver le développement de cette nouvelle industrie [2]. Pour de nombreux experts, il sera très compliqué, pour ne pas dire impossible, que les machines imitent certaines capacités ou performances humaines.

4 À l’inverse, des commentateurs, plus sensibles à une approche matérialiste, parient sur le fait que les progrès dans le domaine des neurosciences faciliteront la connaissance du fonctionnement du cerveau et qu’il sera possible, à terme, de l’imiter [3]. De telles avancées stimuleront les travaux de l’école connexionniste, à l’origine de l’explosion des applications de l’IA dans la dernière décennie. Cette approche valorise une reconstitution simplifiée du fonctionnement de notre cerveau par les logiciels. Les programmes apprennent à résoudre les problèmes qui leur sont posés en absorbant un nombre significatif de données codées et en mettant en évidence des régularités. Ils élaborent des patterns qu’ils appliquent pour répondre aux questions qui leur sont posées. La possible émergence des ordinateurs quantiques plus puissants, la croissance sans fin du nombre de données disponibles pour nourrir les logiciels sont autant de raison de croire que des avancées remarquables pourraient être enregistrées dans l’avenir. Et si cette voie s’avérait une impasse, d’autres orientations pourraient s’avérer plus opérationnelles [4].

5 Cette opposition entre « modernes » et « visionnaires » structure les discussions entre ceux qui doivent intégrer l’IA dans des systèmes déjà en place et ceux qui imaginent les organisations du futur. Elle traverse de nombreux domaines, dont celui de la défense. Le but de cet article est de présenter brièvement ce débat, en évoquant sommairement la manière dont la Chine et les États-Unis y répondent.

6 Les applications dans le domaine de l’IA offrent l’opportunité de modéliser le fonctionnement de certains systèmes. Les événements peuvent être plus facilement anticipés. Le traitement de l’évolution de certaines données physiques comme la pression, la température ou le nombre précis de rotation par seconde d’éléments mobiles sur les moteurs est une aide pour prévoir les pannes. La mise en place d’algorithmes par les compagnies aériennes capables d’analyser ces données a entraîné des économies substantielles. La gestion du parc d’avions a été améliorée. Des annulations de vol ont été évitées, limitant les effets préjudiciables en termes d’image et de finance. Dans le domaine de la logistique, les grands stocks peuvent être mieux gérés en classant les marchandises en fonction des impératifs du marché, selon des catégories spécifiques élaborées par une IA. En outre, l’étude des différents trajets empruntés par les opérateurs tout au long de la supply chain peut permettre leur optimisation et la sélection des plus rapides par les logiciels. La somme des temps de parcours économisés sera importante à l’échelle d’une semaine ou d’un mois. Un plus grand nombre de marchandises sera traité, améliorant sensiblement la rapidité des flux commerciaux.

7 De telles applications civiles sont évidemment transposables dans le domaine militaire. Une meilleure connaissance des contraintes de maintenance peut susciter des gains financiers significatifs tout en maintenant l’activité souhaitée. D’un point de vue opérationnel, les planificateurs militaires peuvent bâtir leur manœuvre, en privilégiant des axes d’effort dans le temps et l’espace, en fonction de la disponibilité estimée de leurs matériels. L’envoi de stocks de munitions peut être accéléré si la situation l’exige soudainement.

8 Les programmateurs pourraient néanmoins étendre à terme leurs recherches et investir le champ de la réflexion humaine. L’IA a déjà obtenu de larges succès dans le domaine des jeux de réflexion stratégique. Des logiciels sont capables de battre des joueurs au jeu de dames dès les années 1950. En 1997, le programme Deep Blue défait le champion du monde d’échecs de l’époque Garry Kasparov [5]. Le joueur russe est dévasté et le grand public occidental mesure pour la première fois la puissance des machines et la limite du raisonnement humain. Pour autant, la performance informatique pouvait être relativisée. Les règles du jeu d’échec sont simples et parfaitement définies. La partie se déroule sur un échiquier de seulement 64 cases, ce qui limite le champ des possibles. L’ordinateur est parvenu à l’emporter grâce à une forte puissance de calcul lui permettant d’explorer systématiquement 50 à 100 milliards de possibilités en trois minutes.

9 Les victoires du logiciel AlphaGo contre le maître sud-coréen de jeu de go Lee Sedol en 2016 et le champion chinois Ke Jie en 2017 marquent une autre étape [6]. Certes, les règles sont là encore déterminées et le plateau est composé d’un tablier quadrillé limité, appelé goban, qui dessine 361 intersections. Mais le nombre de combinaisons est supérieur au nombre d’atomes dans l’univers, du fait notamment de possibilités de positionnement moins contraints (environ 10¹⁷² arborescences). Un logiciel ne peut donc seulement vaincre en consultant méthodiquement les différentes possibilités qui s’offrent à lui ou en anticipant un certain nombre de coups à l’avance. Le processus serait trop long et compliqué. L’algorithme doit faire une sélection pour apprendre à reconnaître les enchaînements les plus pertinents. À cet effet, AlphaGo a analysé 150 000 parties et a repéré les meilleurs chemins menant à la victoire selon le déroulement de la partie. AlphaGo ne domine cependant plus la scène du jeu de go aujourd’hui. Il a été défait par un autre logiciel plus élaboré, appelé AlphaGo Zero. Ce logiciel s’est entraîné sans intervention humaine et aurait joué environ 4,9 millions de parties avant de devenir le meilleur joueur – virtuel – actuel.

10 Les algorithmes d’IA ont enfin remporté des tournois de poker dans la version Head’s Up, No Limit Texas Hold’em [7]. Le logiciel Libratus s’est imposé lors d’une compétition à Pittsburgh face à d’excellents joueurs, où 120 000 mains ont été jouées [8]. Libratus n’a pas deviné la manière dont ses adversaires jouaient, en étudiant leurs parties précédentes. Il n’a pas analysé les expressions de leurs visages pour estimer s’ils bluffaient ou pas. Plus prosaïquement, Libratus a systématiquement effectué une analyse statistique du risque en fonction des deux cartes qu’il recevait, du nombre de jetons sur la table et des possibilités de relance de ses adversaires. Il tentait moins de gagner que de ne pas perdre. Cette stratégie s’est avérée être la meilleure sur la durée du tournoi.

11 L’IA est dite faible aujourd’hui. Les logiciels qui jouent aux échecs, au jeu de go ou au poker sont incapables d’effectuer d’autres tâches. Ils sont inopérants si les règles du jeu sont modifiées au cours de la partie, ce qui est chose commune dans n’importe quelle opération militaire. Pour autant, ces programmes sont capables de mener une réflexion stratégique, dans un cadre d’informations incomplètes, et de battre leurs adversaires humains. Une voie est ouverte que les militaires pourront choisir d’explorer ou non, en fonction des progrès de l’IA, notamment pour stimuler ou valider leurs réflexions dans des processus de planification.

12 L’influence de l’IA dépassera sans aucun doute les murs des états-majors ou des organes de commandement pour s’étendre sur le champ de bataille. Elle pourrait constituer à terme une part essentielle des systèmes d’arme. Elle ne sera jamais une arme ou un effecteur par elle-même. Il est plus pertinent de la comparer à l’électricité ou au moteur qui ont permis d’augmenter les performances d’armes classiques ou d’imaginer de nouvelles plates-formes qui allaient transformer les formes de la guerre [9].

13 Deux types de modèles s’affrontent schématiquement. Le premier est celui de l’équipier fidèle. Un engin robotisé reste à faible distance de l’engin piloté par son « maître ». Il l’assiste dans des tâches précises et lui offre une capacité augmentée en mettant par exemple à sa disposition d’autres capteurs, des munitions supplémentaires. Il peut accomplir des tâches précises qui lui sont ordonnées mais reste toujours en soutien rapproché. L’homme est présent dans la boucle de décision et d’action. Des projets de ce type sont déjà en développement. L’USAF vient de présenter un drone de faible coût conçu pour cette mission [10], le XQ-58 Valkyrie, qui est développé par Kratos Defence & Security Solutions. Boeing vient de communiquer pour sa part sur le lancement d’un projet similaire que le constructeur aéronautique mène avec la Royal Australian Air Force [11].

14 Le deuxième modèle, dit Terminator, exclut à l’inverse complètement l’homme. Un robot ou un essaim de drones sont chargés d’une tâche autonome. Une IA gère globalement la planification comme l’exécution de la mission, sans intervention humaine. Elle privilégie certains modes d’action en fonction du contexte ou de la situation tactique connus. Elle tire profit de l’étude d’engagements similaires qu’elle a étudiés ou de combats virtuels qu’elle a testés contre elle-même, à la manière d’AlphaGo Zero. Elle mène ses combats en mettant en œuvre des armes classiques ou à énergie dirigée par exemple.

15 Le développement du modèle Terminator semble encore lointain pour des raisons notamment technologiques ou éthiques. Cependant, des systèmes d’arme comme l’Aegis américain possèdent déjà des modes de tir complètement automatisés. Et certaines autorités, comme le général Allen, actuel directeur de la Brookings à Washington, prédisent l’avènement prochain de l’Hyper War [12]. Dans ce type de conflit, les hommes seraient incapables de faire face, d’un point de vue cognitif, à des armes modernes ou futures saturant les défenses, évoluant à des vitesses toujours plus élevées, et commandées par des logiciels fonctionnant toujours plus rapidement. Seule une IA pourrait commander la riposte.

16 Il est néanmoins possible qu’un troisième modèle s’impose à terme, valorisant à la fois les qualités de l’homme, ignorées dans le modèle Terminator et les avantages de la machine, peu exploitées dans le modèle « équipier fidèle ». Ce modèle est celui du « berger ». Les robots entourant un engin maître pourraient être autorisés à s’éloigner et à accomplir certaines missions de manière autonome dès la planification de l’opération. Ils pourraient surveiller un secteur bien défini du ciel, du terrain ou de l’océan. Ils pourraient contrôler une zone lointaine, voire même recevoir une délégation de tir automatique pour certains objectifs selon le contexte. Une telle décentralisation des tâches permettrait au « berger » de se concentrer sur l’essentiel de sa mission et de réagir efficacement en cas d’aléas surgissant pendant sa progression vers l’objectif. Les qualités de l’homme et de la machine se compléteraient.

17 Le développement de futures applications ambitieuses dans le domaine de l’IA nécessitera de gros investissements financiers et une prise de risque certaine, du fait des incertitudes qui demeurent sur les limites de cette technologie. Il semble qu’Américains et Chinois ont tranché ce débat et parient sur leurs capacités à relever ces défis.

18 Le Conseil des affaires d’État chinois a ainsi publié, en juillet 2017, son « Plan de développement pour la prochaine génération d’IA ». L’objectif est clairement énoncé. La Chine doit être le pays le plus avancé au monde pour ce qui concerne la théorie fondamentale et les applications pratiques dans le domaine de l’IA. D’un point de vue stratégique, les conséquences peuvent être radicales. L’industrie d’armement chinoise a accompli des progrès incroyables depuis les années 1980, mais son retard dans le domaine des systèmes d’arme classiques est tel qu’elle est incapable de fournir à court ou moyen terme des plates-formes pouvant rivaliser avec leurs équivalents américains. Le J-20 et J-31 ne semblent par exemple pas être de sérieux adversaires pour le F-22 ou le F-35.

19 Or, l’IA est une technologie émergente dont la maîtrise peut assurer un avantage militaire décisif. Peu importe cette fois que les industriels américains s’appuient sur une expérience centenaire et bénéficient de savoir-faire éprouvés pour les techniques du XX^e siècle. Les Chinois ont la sensation de pouvoir enfin renverser le rapport de force et de rompre la domination technologique américaine.

20 Ils disposent d’atouts importants. Des géants du numérique comme Baidu, Alibaba, Tencent ou Xiaomi se sont imposés qui rivalisent avec les GAFA américains [13]. De nombreuses start-ups se développent dans un environnement très concurrentiel, où l’innovation est indispensable pour survivre. L’Armée populaire de libération (APL) possède des relais au sein de ces entreprises, pouvant ainsi tirer profit immédiatement des avancées techniques ou des applications performantes au besoin par la contrainte. Le privé tend parfois à se confondre avec le public.

21 Les Américains sont aujourd’hui effrayés par ce volontarisme chinois, craignant que leur supériorité militaire s’érode lentement [14]. Évoquant un nouveau moment Spoutnik, certains experts insistent avec des accents parfois catastrophistes sur le fait que la Chine a déjà dépassé les Américains dans le domaine de la maîtrise de l’IA. Ils estiment que les autorités américaines n’ont encore pas saisi les véritables enjeux et que trop peu de ressources sont attribuées dans ce secteur stratégique [15]. Ils craignent que la relation entre les acteurs privés américains, principalement motivés par le profit, et le Pentagone soit trop ténue pour rivaliser avec les Chinois.

22 Surtout, une peur existentielle les anime. L’IA semble favoriser la mise en place de dispositifs de contrôle de la population. La reconnaissance faciale est utilisée en Chine pour identifier les personnes dont le comportement déroge avec les règles imposées par les autorités et le Parti. Elles peuvent être lourdement sanctionnées. L’IA favoriserait ainsi l’autoritarisme politique. Sa diffusion dans le monde pourrait porter un coup rude aux valeurs démocratiques et indirectement, au champion qui s’est toujours targué d’en incarner l’essence, à savoir les États-Unis.

23 L’IA est à la fois source d’opportunités et de risques. Il appartiendra aux futurs responsables de valoriser les premières et de limiter les seconds. Elle continuera de toute façon à s’introduire progressivement dans la vie professionnelle de chacun. À ce titre, il est essentiel que l’ensemble des militaires soit sensibilisé sur le fait que leur métier puisse évoluer, à plus ou moins long terme, du fait de la mise en place d’applications toujours plus nombreuses pour améliorer les processus quotidiens ou pour l’emporter sur l’ennemi. Cette prise de conscience passera par une meilleure connaissance de l’état de l’art dans l’IA, mais aussi par une sensibilisation aux enjeux de demain dans ce domaine. Elle est nécessaire car Washington et Pékin sont en train de se livrer une véritable course à l’armement, qui structurera le paysage de l’IA militaire dans les années à venir.