Le 28 février dernier, le premier jour de l'attaque conjointe américaine et israélienne contre l'Iran a vu l'exécution de plus de mille frappes sur des cibles variées, ce qui représente un rythme opérationnel sans précédent dans l'histoire des guerres modernes.
Le système d'intelligence artificielle connu sous le nom de 'Projet Miven' a contribué à atteindre ce nombre élevé de frappes, jouant un rôle central dans l'identification des cibles militaires pour l'armée américaine.
Détails de l'événement
L'augmentation de la dépendance au 'Projet Miven' lors des opérations militaires contre l'Iran a entraîné un changement radical dans la nature de la guerre, les algorithmes étant capables d'analyser les données et de proposer des cibles à une vitesse dépassant celle des humains. Le projet a été lancé par le ministère de la Défense américain (Pentagone) en 2017, afin de traiter le problème du flux massif d'images provenant des drones, où les analystes militaires passaient des heures à examiner les enregistrements vidéo à la recherche de détails pouvant apparaître pendant quelques secondes.
'Miven' a été initialement conçu comme un outil technique pour accélérer le processus d'identification des cibles, utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser automatiquement les images et les vidéos, reconnaître les objets et les motifs militaires, puis présenter les résultats aux commandants militaires. Avec l'augmentation de l'utilisation des drones et des satellites, l'analyse des images seule n'était plus suffisante pour gérer les opérations, ce qui a poussé le système à évoluer pour rassembler des informations provenant de multiples sources, y compris des images satellites, des radars et des rapports de renseignement.
Contexte et antécédents
Selon un responsable militaire du Commandement central américain (Centcom), le système s'appuie sur un flux d'informations provenant de 179 sources de données différentes, permettant de construire une image opérationnelle intégrée en peu de temps. Le directeur du Centre Wadhwani pour l'intelligence artificielle a décrit 'Miven' comme analysant les images satellites à grande vitesse pour détecter les mouvements ou identifier les cibles, tout en 'dessinant une image instantanée du théâtre opérationnel' pour déterminer le meilleur plan pour la frappe prévue.
Lors d'une présentation récente en ligne, un responsable du Pentagone a décrit 'Miven' comme transformant les menaces détectées en opérations de ciblage, évaluant les solutions disponibles, ce qui fournit au commandement un éventail d'options. Ainsi, le projet est devenu un système qui soutient la planification et la prise de décision, réduisant le temps entre la détection de la cible et l'exécution de la frappe.
Conséquences et impact
Le 'Projet Miven' a entraîné des changements importants dans ce qui est connu militairement comme la 'chaîne de meurtre', qui est la durée entre la découverte d'une cible et l'exécution de la frappe. Dans les guerres conventionnelles, ce processus prenait des heures ou des jours, mais avec l'introduction de l'intelligence artificielle, il est devenu possible de réduire cette durée à des minutes ou des secondes. Le système analyse les données dès leur arrivée, localise la cible avec précision, puis propose des options militaires aux commandants.
Les rapports indiquent que le système est devenu une partie intégrante de l'utilisation quotidienne au sein de l'armée américaine, où il est utilisé par 20 000 soldats pour analyser les informations logistiques et de renseignement, planifier des opérations et évaluer les résultats des frappes après leur exécution. Cependant, le 'Projet Miven' n'est pas le fruit d'un travail militaire seul, mais résulte d'une collaboration avec de grandes entreprises technologiques aux États-Unis, ce qui a suscité un large débat sur le rôle de l'intelligence artificielle dans les guerres.
Importance régionale
Le rôle du 'Projet Miven' dans les opérations militaires américaines contre l'Iran a été significatif, le système ayant aidé à identifier des centaines de cibles en peu de temps, permettant ainsi d'exécuter des frappes simultanées à grande échelle. Ce type de systèmes confère aux armées un avantage stratégique considérable, car il réduit le temps de prise de décision et accroît la capacité des forces à réagir rapidement dans des environnements de combat complexes.
Cependant, l'attaque qui a visé une école pour filles dans la ville de Minab, au sud de l'Iran, le premier jour de la guerre, a constitué un exemple tragique du coût d'une erreur lorsque les algorithmes ont influencé le processus de décision militaire, entraînant la mort de 165 jeunes filles. Le Pentagone a ouvert une enquête pour déterminer les circonstances de cette attaque, mettant en lumière les risques associés à la dépendance aux systèmes technologiques dans les opérations militaires.
Avec l'évolution de systèmes comme 'Miven', le monde se dirige vers une nouvelle phase de conflits pouvant être décrite comme une 'guerre des algorithmes', où les armées capables d'analyser les données plus rapidement et de prendre des décisions plus rapidement auront des avantages stratégiques pouvant déterminer les résultats des guerres.