L’intelligence artificielle (IA) transforme en profondeur les opérations militaires : du renseignement à la conduite des combats en passant par la cybersécurité, la logistique et la médecine de guerre. Mais si elle promet des gains d’efficacité, elle soulève toutefois une interrogation stratégique majeure pour les États : ces technologies, désormais mondialisées, peuvent-elles réellement être maîtrisées ? Entre dépendance industrielle, contraintes d’exportation et impératifs opérationnels, la souveraineté en matière d’IA militaire ne saurait se réduire ni à l’autarcie ni à la seule performance technique.

L’IA : UNE RÉVOLUTION TECHNOLOGIQUE COMMENCÉE DE LONGUE DATE

L’usage de l’IA dans le domaine militaire ne date pas d’hier. Dès 1991, l’armée américaine déployait un logiciel d’optimisation logistique reposant sur des techniques de deep learning que l’on qualifierait aujourd’hui d’intelligence artificielle. L’IA a donc investi le domaine militaire depuis au moins 35 ans.

L’IA constitue aujourd’hui une rupture stratégique majeure pour les forces armées. Elle accélère la prise de décision, améliore l’analyse des situations complexes et permet d’exploiter des volumes de données impossibles à traiter par le seul raisonnement humain. Dans un environnement opérationnel où la vitesse et la fiabilité sont décisives, elle agit comme un véritable multiplicateur de puissance.

De nombreux exemples publics illustrent concrètement cette évolution. Les systèmes de traduction assistée, utilisés en opérations extérieures ou dans le renseignement, facilitent l’exploitation rapide d’informations multilingues. De même, l’analyse automatisée des signaux acoustiques transforme la lutte sous-marine : l’intelligence artificielle permet de filtrer les signaux pertinents avant leur transmission aux « oreilles d’or », ces spécialistes chargés de détecter la présence de sous-marins, ce qui décuple leur efficacité. En accroissant leur performance, ces systèmes renforcent l’un des piliers de la dissuasion nucléaire.

Les perspectives actuelles sont encore plus vastes : assistance au pilotage en combat aérien, traitement massif de données dans les conflits hybrides, détection automatisée des campagnes de désinformation. Toutefois, cette montée en puissance soulève immédiatement plusieurs interrogations fondamentales : peut-on faire confiance aux résultats produits par l’IA ? Peut-on en contrôler l’usage ? L’adversaire dispose-t-il de capacités comparables ?

Autrement dit, quel lien existe-t-il entre l’intelligence artificielle et la souveraineté ? À cet égard, un grand acteur du numérique comme Oracle définit l’IA souveraine comme la capacité d’un État à contrôler les technologies, les données, l’infrastructure, les usages et la sécurité associés. Cette vision globale rappelle que la souveraineté ne se limite pas à un seul élément technique mais repose sur un système complet.

TROIS FONCTIONS MILITAIRES ESSENTIELLES DE L’IA

Au-delà des classifications technologiques, les usages militaires de l’IA se déclinent autour de trois fonctions : l’acquisition, la fusion et la synthèse de l’information.

La première consiste à capter l’information, sous toutes ses formes, puis à en extraire les éléments significatifs. Les nacelles de reconnaissance embarquées sur les avions de combat illustrent cette évolution. Le pod TALIOS intégré au Rafale exploite des algorithmes avancés d’analyse d’images permettant d’identifier, de classifier et de suivre automatiquement des cibles. L’IA agit ici comme un filtre intelligent, réduisant la charge cognitive des équipages et accélérant la détection d’éléments pertinents dans un environnement saturé.

La deuxième fonction repose sur la fusion de données issues de multiples capteurs. Il s’agit d’agréger des informations disparates et de les organiser afin de produire une représentation cohérente et unifiée de la situation. Un exemple fondamental consiste à construire une base de temps assurant un horodatage des informations parfaitement synchronisé. Lorsque des milliers de capteurs collectent des données et que la milliseconde constitue l’unité de précision pertinente, les décalages entre horloges peuvent altérer l’analyse. L’IA permet de corriger ces écarts et de restituer une chronologie fiable. Autre illustration, particulièrement actuelle : la capacité des services de renseignement à détecter des signaux faibles au sein d’un volume massif de données. Dans des contextes de menaces hybrides, l’identification précoce d’un motif anormal peut faire la différence entre anticipation stratégique et surprise opérationnelle.

La troisième fonction vise à rendre l’information exploitable pour la décision. Les systèmes capables de produire rapidement une synthèse opérationnelle permettent aux autorités militaires ou politiques de gagner un temps souvent vital. Nous sommes ici au cœur de l’IA générative.

LA SOUVERAINETÉ N’EST PAS L’AUTOSUFFISANCE

Toute intelligence artificielle repose sur trois couches : une infrastructure informatique, une base de données d’entraînement et un système de pilotage. Chacune soulève des enjeux spécifiques en matière de dépendance technologique, industrielle et stratégique.

Penser que la souveraineté impose de tout produire nationalement serait toutefois illusoire. Les réalités industrielles, notamment dans le domaine des semi-conducteurs, rendent cet objectif irréaliste pour la France, et même pour l’Union européenne, à moyen terme. Mais surtout, une souveraineté efficace exige parfois de ne pas être totalement autonome. D’abord pour des raisons de résilience : disposer de chaînes d’approvisionnement diversifiées permet de limiter les risques de dépendance critique. Ensuite pour des raisons opérationnelles. Une IA entraînée uniquement sur du matériel français, par exemple exclusivement sur le char AMX-56 Leclerc, serait incapable d’identifier correctement des équipements étrangers. Une telle limitation réduirait considérablement son utilité militaire.

EXPORTER SANS PERDRE L’AVANTAGE

Dans le domaine de la défense, un partenaire d’aujourd’hui peut devenir un adversaire demain. Pourtant, la base industrielle de défense repose largement sur l’exportation pour préserver son équilibre économique et sa capacité d’innovation.

L’enjeu n’est pas tant de refuser l’exportation de systèmes militaires intégrant de l’IA que d’en maîtriser les performances. Ce contrôle peut prendre plusieurs formes : base de données d’entraînement volontairement limitée, utilisation de composants moins puissants, fonctionnalités restreintes. Dans les systèmes embarqués, ces limitations peuvent être intégrées dès la conception. Le contrôle peut aussi être temporel : sans mises à jour régulières, l’efficacité d’une IA décroît rapidement.

Deux exemples illustrent ces mécanismes de contrôle a posteriori. Le premier concerne l’expérience française du remplacement de solutions fournies par la société américaine Palantir Technologies pour certaines missions de sécurité intérieure. Cette transition montre combien il est difficile, en pratique, de changer de plateforme technologique. Prendre cette décision implique un arbitrage délicat entre recul capacitaire et maintien d’une dépendance technologique. Contraindre un acteur à gérer cette transition peut créer un avantage stratégique durable.

Le second exemple renvoie à la résistance au « reverse engineering », c’est-à-dire la capacité d’empêcher qu’un équipement soit aisément copié après acquisition. L’objectif n’est pas de rendre un système inviolable, mais que l’énergie déployée pour le copier ait un coût plus élevé que la conception, ou que le temps passé pour le copier soit supérieur au temps pendant lequel les technologies ont de la valeur. L’analogie du mot de passe est éclairante : si le coût du supercalculateur nécessaire pour « casser » un mot de passe est supérieur à ce que vous rapporte l’accès au compte, ce n’est pas intéressant. De même, si le temps requis pour le « casser » excède sa durée de pertinence opérationnelle, l’effort devient inutile.

On peut donc exporter un PC grand public sans risque… à condition que les mots de passe soient assez complexes, non réutilisés et changés régulièrement.

Interdire totalement l’exportation serait en réalité contre-productif. L’IA est une technologie duale, les clients pourraient donc se tourner vers d’autres fournisseurs offrant des capacités comparables et ceci fragiliserait fortement l’équilibre économique de l’industrie nationale.

PEUT-ON REPRENDRE LE CONTRÔLE APRÈS LA VENTE ?

Restreindre les capacités d’un système après sa livraison est théoriquement possible via les mises à jour. Toutefois, cela suppose que l’équipement demeure connecté, ce qui n’est pas toujours le cas pour des systèmes militaires embarqués. Même dans cette hypothèse, un acheteur pourrait chercher à contourner les restrictions par une opération de rétro-ingénierie. La question centrale devient alors : peut-il reconstituer la base d’apprentissage ? La réponse doit être négative. Comme pour une carte bancaire, dont la puce ne révèle pas le code, certains composants électroniques peuvent être « durcis » afin d’empêcher toute extraction d’informations sensibles. De telles technologies sont déjà déployées dans les systèmes stratégiques français.

La souveraineté réelle d’une IA repose ainsi sur deux piliers : la maîtrise des bases de données et celle d’au moins un composant critique de confiance. La France possède déjà ces deux savoir-faire, comme en témoignent les équipements cryptographiques gouvernementaux et l’expertise de ses services de renseignement. Ces compétences ne relèvent pas d’une logique de diffusion massive et leur perte serait extrêmement difficile à compenser. Il apparaît donc impératif de maintenir des investissements soutenus et continus dans ces deux domaines.

LA SOUVERAINETÉ EST AUSSI HUMAINE

La fiabilité d’une IA ne dépend pas uniquement de ses données mais aussi de la compétence de celles et ceux qui la conçoivent, la contrôlent et l’emploient. Comme dans le domaine cyber, la maîtrise repose sur un écosystème complet réunissant autorités publiques, industriels et utilisateurs opérationnels. Cette compétence collective constitue le véritable socle de souveraineté. Cet écosystème doit s’appuyer sur une politique de formation ambitieuse, reposant sur des techniciens, ingénieurs et chercheurs de haut niveau. Un effort particulier doit également être fait pour s’assurer que les emplois en France soient attractifs, tant par leur intérêt scientifique que par leur compétitivité salariale. Cela implique l’émergence et la consolidation de « champions » nationaux, publics et privés, dotés d’une reconnaissance internationale.

IA MILITAIRE OU IA À USAGE MILITAIRE ?

Une IA n’est pas « militaire » par nature. Elle ne porte pas d’uniforme. Un système conçu pour un usage civil peut parfaitement être adapté à des finalités militaires. Sa caractérisation « militaire » repose donc essentiellement sur l’usage qui en est fait.

Les systèmes d’aide au diagnostic médical en offrent une illustration particulièrement parlante. Développés pour assister les praticiens dans les hôpitaux civils, des outils comparables pourraient, en situation de conflit, contribuer à la prise en charge de blessés militaires en intégrant des typologies spécifiques de traumatismes.

Refuser ces outils au nom d’une souveraineté absolue serait absurde ; les accepter suppose d’en maîtriser les risques. C’est généralement cette voie médiane et pragmatique qui s’impose.

LE CHAMP DE CONFRONTATION CYBER EST (ENCORE) UNE RÉVOLUTION AVEC L’IA

Toute IA constitue aussi une cible potentielle : corruption des données, déni de service, manipulation des réponses, ne sont que quelques exemples de menaces susceptibles d’affecter un système d’IA. Avec l’IA, le champ des menaces s’élargit considérablement et l’ingéniosité des attaquants semble sans limite.

Et l’IA devient duale : un outil de lutte informatique, offensif ou défensif suivant ses caractéristiques. Le domaine de l’IA devient donc un objectif stratégique majeur, élargissant encore le champ de bataille numérique.

Dans nos démocraties, cette évolution rend indispensable l’élaboration de règles éthiques adaptées. Il est essentiel de développer le corpus du droit international relatif à l’usage militaire de l’IA encore largement naissant.

La souveraineté parfaite n’existe pas. Vouloir tout recréer à l’échelle nationale relèverait d’une illusion coûteuse qui conduirait, in fine, au déclassement technologique. La véritable souveraineté consiste plutôt à identifier les dépendances acceptables, à sécuriser les composants critiques, à maîtriser les données sensibles et à investir prioritairement dans les compétences humaines, ressource stratégique par excellence.

Cette souveraineté doit progresser par étapes, en cohérence avec les enjeux cyber et industriels, en conservant un cap stable tout en demeurant adaptable aux évolutions technologiques. En définitive, la question n’est pas de savoir si une IA peut être totalement souveraine, mais de déterminer quel niveau de contrôle permet de préserver l’avantage opérationnel sans freiner l’innovation.

C’est d’abord un choix politique avant d’être un choix technique. De ce choix dépendra la capacité des armées françaises et de leurs alliés à conserver leur liberté d’action, leur efficacité opérationnelle et à transformer l’intelligence artificielle en véritable supériorité stratégique.

Jean-Marie DESMARTIS,
Business Line Sovereign Cybersecurity Technologies, Thalès