A l’heure où les premiers robotaxis sans conducteur ont commencé à se déployer aux Etats-Unis et en Chine, quels challenges restent-ils à résoudre et avec quelles intelligences artificielles (IAs) pour les rendre plus robustes, puis généraliser les pilotes automatiques pour voitures individuelles ?

Plusieurs cas d’usage de l’Intelligence artificielle sont prometteurs pour améliorer les performances des radars de défense. Mais d’autres aspects que la performance sont importants.

Les radars militaires sont utilisés dans tous les milieux (sol, mer, air, espace) pour des missions de surveillance et de combat, ce qui signifie qu’ils ont vocation à détecter des objets fixes ou mobiles tels que des avions, drones, missiles, cibles au sol ou sur la mer, estimer leur position ou leur trajectoire, et les reconnaître – voire les identifier – automatiquement. Certains radars aéroportés ou spatiaux peuvent prendre des images de la surface et des objets qui s’y trouvent. Dans le cas du combat, les radars servent aussi à guider des armements.

Promise comme le graal des systèmes adaptatifs et autonomes, l’Intelligence artificielle (IA) va nécessairement apporter de nouvelles capacités aux systèmes militaires, mais aussi impacter la façon de commander pour le chef.
Or « La supériorité dans l’armement peut accroître les chances de succès, mais en elle- même, elle ne gagne pas les batailles » affirme le baron Antoine de Jomini, stratège militaire suisse du début du 19ème siècle.
Il convient dès lors de s’interroger sur les enjeux pour le commandement que pose l’usage de systèmes militaires intégrant de l’IA.

L’utilisation de l’apprentissage automatique profond se répand dans les méthodes de calcul scientifique. Dans le domaine de l’inférence statistique et de la physique statistique, la révolution de l’intelligence artificielle (IA) générative offre de nouvelles opportunités.