• Des responsables américains de la défense confirment l'utilisation de l'IA dans des frappes aériennes au Moyen-Orient, améliorant l'identification des cibles et l'efficacité au combat.
  • Plus de 85 cibles ont été frappées en Irak et en Syrie, en utilisant des algorithmes de vision par ordinateur.
  • La surveillance humaine reste cruciale pour minimiser les erreurs liées à l'IA dans les opérations militaires.

Des responsables américains de la défense confirment que l'intelligence artificielle (IA) a été utilisée pour aider à identifier des cibles lors de frappes aériennes au Moyen-Orient ce mois-ci, indiquant une application militaire croissante de cette technologie.

Skyler Moore, responsable de la technologie pour les opérations militaires américaines au Moyen-Orient, a récemment déclaré que les algorithmes d'apprentissage automatique capables d'identifier des objets de manière autonome améliorent considérablement l'efficacité au combat de l'armée américaine. Début février, l'armée américaine a mené des frappes aériennes sur plus de 85 cibles en Irak et en Syrie, avec une efficacité significative observée dans l'utilisation de l'IA pour sélectionner les cibles à attaquer.

Lire aussi: L'Arabie saoudite vise à construire un centre mondial d'IA

La vision par ordinateur est utilisée pour identifier les menaces

Moore a déclaré: « L'armée américaine utilise la vision par ordinateur pour identifier les endroits où des menaces peuvent exister. Au cours des 60 à 90 derniers jours, nous avons certainement eu plus d'occasions de cibler. » Elle a ajouté que les États-Unis recherchent actuellement un grand nombre de lance-roquettes auprès des forces hostiles au Moyen-Orient.

L'armée américaine avait précédemment reconnu l'utilisation d'algorithmes de vision par ordinateur à des fins de renseignement, mais les dernières remarques de Moore indiquent une utilisation généralisée de cette technologie pour cibler des cibles ennemies.

Le Pentagone a déclaré que plus de 125 munitions de précision ont été utilisées lors des frappes aériennes, ciblant des installations comprenant des centres de commandement et de contrôle, des centres de renseignement, des roquettes et missiles, des entrepôts de véhicules aériens sans pilote, ainsi que des installations logistiques et de chaîne d'approvisionnement en munitions pour les organisations de milices et leurs sponsors du Corps des gardiens de la révolution islamique.

Cela faisait partie de l'action de représailles de l'administration Biden suite à l'attaque de la base militaire américaine « 22 Tower » dans le nord-est de la Jordanie, qui a entraîné la mort de trois soldats américains.

Les systèmes d'IA ont également aidé à identifier les lance-roquettes

Moore a affirmé que les systèmes d'IA ont également aidé à identifier les lance-roquettes appartenant aux militants houthis au Yémen et les navires de surface en mer Rouge. Le week-end dernier, les États-Unis et le Royaume-Uni ont mené des frappes aériennes sur 18 cibles militaires appartenant aux militants houthis, comprenant des installations souterraines de stockage d'armes et de missiles, des systèmes de défense aérienne, des radars et un hélicoptère.

L'algorithme de reconnaissance de cibles a été développé dans le cadre du projet Maven lancé par le Pentagone en 2017, visant à accélérer l'adoption de l'IA et de l'apprentissage automatique par le département de la Défense et à soutenir les sources de renseignement de défense.

Moore a déclaré que les forces américaines au Moyen-Orient ont testé des algorithmes de vision par ordinateur pour localiser et identifier des cibles dans des images capturées par des satellites et d'autres sources de données, en menant des expériences pertinentes lors d'exercices au cours de l'année écoulée.

Moore a ajouté que tout a changé de façon spectaculaire après le 7 octobre de l'année dernière, lorsque le projet d'IA est passé à la vitesse supérieure, et après un an d'exercices numériques, l'armée américaine maîtrise l'utilisation de la technologie du projet Maven.

Cependant, Moore a également souligné que lors d'opérations spécifiques, les humains vérifient constamment les cibles recommandées par l'IA afin de minimiser le risque d'erreurs potentielles, les humains effectuant la vérification finale à chaque étape impliquant l'IA.