Si les logiciels et l’IA agentique sont la clé du succès de la mission, accélérez-les jusqu’en première ligne

Les fonctions de chat de l’intelligence artificielle (IA) ont rapidement changé la façon dont nous acquérons aujourd’hui des informations. Aujourd’hui, la prochaine itération est arrivée sous la forme de l’IA agentique, qui a déjà de profonds effets sur les opérations tactiques et stratégiques.

À mesure que les modèles linguistiques évoluent rapidement, souvent via des modèles open source facilement accessibles, ils offrent aux forces amies comme aux adversaires une nouvelle boîte à outils puissante pour des cyberopérations rapides et une prise de décision automatisée. Garrett Berntsen, directeur de l’IA chez Accenture Federal Services et ancien directeur adjoint des données et de l’intelligence artificielle pour les capacités à l’échelle, explique comment les dirigeants de la défense peuvent regarder au-delà du battage médiatique et construire une force agile et riche en logiciels pour 2035.

Briser la défense : les dirigeants de la défense utilisent l’IA depuis des années, mais l’IA agentique devient rapidement un point central dominant. Qu’est-ce qui motive actuellement cette urgence autour de l’IA agentique dans l’ensemble du département ?

Berntsen : Deux facteurs majeurs sont en jeu : la prolifération du code source ouvert et les réalités du champ de bataille. Historiquement, la technologie de pointe était enfermée derrière des programmes classifiés. Aujourd’hui, de puissants modèles pionniers sont souvent open source en quelques mois. Cela signifie que les acteurs adverses ou un adolescent dans un sous-sol disposeront bientôt d’outils capables de synthétiser les vulnérabilités en cyber-armes puissantes. Nos adversaires ne se contentent pas de traiter les données plus rapidement, ils agissent aussi plus rapidement. Défensivement, nous sommes pressés de renforcer nos systèmes en utilisant ces mêmes capacités.

Dans le domaine physique, regardez l’Ukraine. Nous assistons à une transition vers des systèmes d’armes à faible coût qui tendent rapidement vers une autonomie totale.

L’urgence se résume aux mathématiques ; les chaînes de décision humaines dans la boucle ne peuvent pas physiquement suivre le rythme des attaques par essaim ou de l’adaptation rapide à la guerre électronique. La réalité est que si nous ne nous préparons pas à déléguer l’exécution autonome des flux de travail aux machines, nous risquons de perdre notre avantage en termes de rapidité à long terme.

À mesure que ces systèmes deviennent plus performants, cela ne fait qu’augmenter le besoin d’avoir un humain aux commandes, n’est-ce pas ?

Lorsque j’étais officier de l’armée en Afghanistan, les règles d’engagement (ROE) dictaient un éventail d’actions basées sur l’environnement de menace. Dans l’armée, vous êtes formé aux règles d’engagement, car elles sont là pour vous aider à assurer votre sécurité tout en opérant de manière éthique et proportionnelle.

Le jour J, les règles d’engagement étaient très différentes de celles d’une patrouille anti-insurrectionnelle à Kandahar. Nous devons établir une échelle mobile dynamique similaire pour l’autonomie de l’IA. Vous ne pouvez pas déployer de systèmes autonomes dans des environnements très restrictifs sans une surveillance humaine appropriée. Cependant, dans un conflit mondial quasi-égal contre un adversaire employant une autonomie totale, nos ROE doivent s’adapter pour protéger les vies américaines et alliées. Il n’existe pas de politique universelle ; nos cadres opérationnels doivent être aussi agiles que la technologie elle-même, garantissant que le commandement humain s’aligne toujours sur le risque de la mission.

Comment structurer les mécanismes de contrôle afin que les commandants conservent leur autorité sans engorger le système ?

Le contrôle ne doit pas être traité comme un interrupteur marche/arrêt binaire. Cela nécessite une échelle d’autonomie dynamique et mobile régie par des règles d’engagement claires.

Dans des environnements de support opérationnel à faible risque, vous pouvez accorder une grande autonomie en permettant aux humains d’auditer les résultats après coup. Pensez à la façon dont cela se déroule dans des exemples tels que la logistique de la chaîne d’approvisionnement, l’analyse des contrats ou la planification des itinéraires. Dans des environnements tactiques à haut risque impliquant des frappes cinétiques ou un ciblage critique, le système fonctionne sous une contrainte humaine dans la boucle ou stricte dans laquelle l’agent présente des plans d’action entièrement vérifiés, mais un commandant détient l’autorisation exclusive.

L’objectif de l’IA agentique n’est pas de remplacer le jugement humain ; il s’agit d’éliminer le bruit cognitif afin que lorsque l’humain prend une décision, elle soit basée sur une vérité terrain synthétisée en temps réel plutôt que sur une surcharge écrasante de données.

L’un des principaux avantages de l’IA est sa capacité à traiter et analyser rapidement les informations. Cette vitesse crée-t-elle des défis que les humains ne peuvent pas suivre ? Si oui, comment contournez-vous ce problème ?

Lorsque la vitesse dépasse les capacités humaines, la solution n’est pas de forcer les humains à travailler plus vite, mais de repenser fondamentalement les processus métier. Nous aidons nos clients à arrêter d’utiliser l’IA pour simplement optimiser des flux de travail obsolètes. Si un système agent peut traiter instantanément des renseignements ou générer des rapports, les opérateurs humains sont libres de faire ce que l’IA ne peut pas faire : négocier, élaborer des stratégies et établir des partenariats. Nous mettons les organisations au défi de se demander si un processus hérité est encore nécessaire et renforçons les points où le jugement humain est véritablement requis..

Quelles leçons pouvons-nous tirer des efforts antérieurs de modernisation de la défense pour appliquer les nouvelles technologies ? Comment éviter cela avec l’IA agentique ?

C’est l’un des risques liés à la technologie de défense. Si vous suivez un processus d’approbation sur papier en 12 étapes et créez 12 agents IA pour automatiser chaque étape, vous n’avez pas modernisé – vous avez simplement numérisé un processus obsolète.

Une véritable transformation nécessite de repenser le flux de travail à partir de zéro en fonction des capacités de la machine. Vous devez vous demander : si nous concevions ce processus de mission aujourd’hui avec les outils dont nous disposons actuellement, à quoi ressemblerait-il ? Souvent, un processus en 12 étapes se réduit à un seul flux de travail automatisé avec un seul point de contrôle humain.

Qu’est-ce que cela signifie sur la manière dont le gouvernement et l’industrie travaillent différemment pour faire sortir ces capacités des programmes pilotes et les mettre entre les mains des combattants à grande échelle ?

Les chefs de département devraient défier les partenaires industriels, car ils savent qu’un prototype commercial dans un bac à sable est très différent du déploiement de capacités sécurisées et prêtes à l’emploi sur des réseaux de défense classifiés. Le gouvernement, dans son ensemble, doit s’éloigner des spécifications rigides et pluriannuelles et s’orienter vers des contrats à itération rapide et axés sur les résultats.

Nous avons besoin d’une approche écosystémique – en prenant des modèles commerciaux d’avant-garde, en les intégrant dans une sécurité de niveau défense et des connaissances spécifiques à un domaine, et en intégrant des ingénieurs aux côtés des opérateurs pour faire évoluer continuellement les solutions. Lorsque les ingénieurs et les opérateurs partagent la même boucle de rétroaction, nous pouvons évoluer beaucoup plus rapidement en tant que capacité stratégique vivante.

À l’avenir, à quoi ressemblera la force militaire de 2035 dans un espace de combat agentique et hautement autonome ?

Si j’ai appris quelque chose au cours de ma carrière, c’est ça prédire dans 10 ans demande beaucoup d’humilité stratégique ! Mais en regardant vers 2035, je vois trois changements majeurs qui définiront la force future.

Premièrement, nous aurons une frontière beaucoup plus claire entre ce que nous automatisons purement et ce qui reste uniquement humain. La prise de décision tactique critique et aux enjeux élevés restera uniquement humaine. Mais le support opérationnel – logistique, paperasse administrative, tri de routine des renseignements – sera fortement automatisé et renforcé par des agents logiciels.

Deuxièmement, toute l’économie des logiciels de défense va fondamentalement changer. À l’heure actuelle, les marchés publics suivent un cycle pluriannuel : vous rédigez les exigences, demandez du financement un an plus tard, construisez pendant deux ans, puis maintenez ce système pour toujours. Avec le codage agent, le coût de création de logiciels diminue considérablement, nous offrant ainsi un monde d’abondance de logiciels. Nous n’aurons pas besoin de traiter les logiciels comme un actif permanent. Vous construisez une capacité pour un problème de mission spécifique, et si elle cesse d’être utile, il vous suffit de la désactiver et de la détruire.

Le troisième grand changement consiste à placer les compétences logicielles directement en première ligne. Si les logiciels sont la clé du succès d’une mission, nous ne pouvons pas confiner ces capacités derrière le siège ou les bureaux des programmes. Imaginez un avenir dans lequel un peloton d’infanterie dispose d’un logiciel sous-officier ou adjudant intégré à ses côtés. S’ils rencontrent un problème tactique unique sur le terrain, ils ne rappellent pas le siège pour demander si quelqu’un peut leur créer une application. Ils construisent la capacité numérique sur place, exécutent la mission et la démontent. Cette capacité distribuée et agile est à quoi ressemble réellement une force moderne.