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par Vladimir Prokhvatilov
L’humanité est entrée dans l’ère de la guerre algorithmique. C’est ce qu’a annoncé Will Roper, sous-secrétaire de l’armée de l’air, dans une interview accordée à Popular Mechanics en décembre 2020, en évoquant l’utilisation réussie d’un système d’intelligence artificielle (IA) en tant que copilote de l’avion de reconnaissance aérienne U-2 Dragon Lady.
Selon un communiqué de presse de l’armée de l’air, l’algorithme d’intelligence artificielle, appelé ARTUµ, était responsable du contrôle des capteurs et de la navigation tactique lors de ce vol.
Le pilote et ARTUµ ont effectué un vol de reconnaissance au cours d’une simulation de tir de missile. La tâche principale de l’IA était de trouver les lanceurs ennemis, tandis que le pilote cherchait les avions ennemis. Selon Roper, ARTUµ est une version modifiée d’un algorithme de jeu qui surpasse les humains à des jeux tels que les échecs et le go. Les résultats du vol étaient si prometteurs que la fonction de guerre électronique a été ajoutée à la mission suivante d’ARTUµ.
«Comme tout pilote, ARTUµ a des forces et des faiblesses», écrit Roper. «Les comprendre pour préparer les humains et l’IA à une nouvelle ère de guerre algorithmique est notre prochaine étape obligatoire. Soit nous devenons de la science-fiction, soit nous entrons dans l’histoire».
«Pour combattre et gagner dans un futur conflit avec un adversaire égal, nous devons avoir un avantage numérique décisif», a déclaré le chef d’état-major de l’armée de l’air, le général Charles Brown. «L’intelligence artificielle jouera un rôle essentiel dans l’obtention de cet avantage».
Le développement des algorithmes de combat aux États-Unis a débuté en avril 2017 avec la création, sous l’égide de la DIA (Defense Intelligence Agency, DIA), de la Combat Algorithmic Warfare Cross-Functional Team, connue sous le nom de Project Maven.
Le projet a été conçu pour améliorer l’efficacité de l’analyse des données de reconnaissance aérienne. La première expérience réussie du projet a été l’analyse des données vidéo des drones MQ-1C Gray Eagle et MQ-9 Reaper (photos, ci-dessus). Un drone de reconnaissance fournit quotidiennement des téraoctets de renseignements. Avant que l’IA ne soit incluse dans l’analyse de ces données, l’équipe d’analyse devait travailler 24 heures sur 24 pour n’utiliser qu’une partie des données des capteurs d’un seul drone. L’IA, en particulier ARTUµ, y parvient en quelques secondes.
En 2018, le ministère américain de la défense a publié un rapport intitulé «Artificial Intelligence. Strategy. Using AI to promote our security and prosperity» (Intelligence artificielle. Strategie. Utiliser l’IA pour promouvoir notre sécurité et notre prospérité), qui expose le point de vue du Pentagone sur l’utilisation du potentiel de la technologie de l’IA dans la guerre algorithmique.
Le Joint Artificial Intelligence Center (JAIC), créé en 2018, doit introduire des systèmes d’IA dans toutes les unités structurelles de l’armée américaine. Jack Shanahan, ancien chef du Project Maven et principal idéologue de la guerre algorithmique, a dirigé le JAIC.
Le principal domaine d’intérêt du JAIC est l’informatique neuromorphique. Le terme «neuromorphique» en relation avec les systèmes informatiques signifie que leur architecture est basée sur les principes du cerveau. Le système neuromorphique s’écarte de l’architecture informatique classique de von Neumann. Dans l’architecture de von Neumann, les blocs de calcul et les blocs de mémoire sont séparés. La principale différence entre l’architecture du processeur neuromorphique et l’architecture classique est qu’elle combine la mémoire et les noyaux de calcul, et que la distance de transfert des données est réduite au minimum. La distance de transfert des données est ainsi minimisée, ce qui réduit la latence et la consommation d’énergie.
Les processeurs neuromorphiques, contrairement aux processeurs classiques, n’ont pas besoin d’accéder à la mémoire (ou aux registres) et d’en extraire des données ; toutes les informations sont déjà stockées dans les neurones artificiels. Il est donc possible de traiter de grandes quantités de données sur des périphériques sans avoir à connecter une puissance de calcul supplémentaire.
L’un des principaux domaines de recherche de JAIC est la création de réseaux neuromorphiques à partir de «memristors» (résistances avec mémoire). Les memristors sont des éléments microélectroniques qui peuvent modifier leur résistance en fonction de la quantité de courant qui les a traversés auparavant. Ils sont dotés d’une «mémoire», ce qui explique qu’on leur envisage un avenir en tant que dispositifs de stockage ou puces électroniques. En 2015, des ingénieurs de l’université de Californie à Santa Barbara ont créé le premier réseau neuronal artificiel entièrement basé sur des memristors.
En février 2022, le JAIC a été intégré à la Direction générale du numérique et de l’intelligence artificielle (CDAO). À la tête de la CDAO, c’est cette fois un civil qui a été mis en place : un spécialiste de l’apprentissage automatique, docteur en informatique, le professeur Craig Martell.
Fin 2022, le Washington Post a publié un article ouvertement propagandiste de David Ignatius, discutant de l’utilisation des technologies algorithmiques à des fins de renseignement par les forces armées ukrainiennes. L’article ne mentionnait ni la JAIC ni la CDAO, mais traitait du logiciel fourni par la société américaine Palantir aux forces armées ukrainiennes.
Palantir est un système d’IA pour l’analyse des Big Data utilisant des réseaux neuromorphiques, grâce auquel le commandement des forces armées ukrainiennes, selon Ignatius, dispose de cartes numériques similaires du théâtre d’opérations dans l’est de l’Ukraine. Cependant, le fait que les forces armées ukrainiennes n’utilisent pas les développements JAIC et CDAO montre que l’armée ukrainienne ne peut pas utiliser les versions les plus avancées des algorithmes de combat américains.
Les guerres algorithmiques du futur ne se limiteront pas au renseignement. Il est prévu de les utiliser, entre autres, dans les opérations cybernétiques. Les algorithmes seront capables de détecter et d’exploiter les vulnérabilités des cyber-réseaux ennemis tout en chassant les attaquants de leurs propres réseaux.
Aujourd’hui, «le débat académique et politique tend à se concentrer sur la menace des armes entièrement autonomes qui prennent des décisions de vie ou de mort», écrit Lauren Gould, chercheuse à l’université d’Utrecht, aux Pays-Bas. Un exemple est donné. Selon un rapport d’experts de l’ONU datant du printemps 2020, lors des combats en Libye, le quadcopter d’attaque KARGU-2 de la société turque STM a attaqué de manière autonome les soldats du maréchal libyen Haftar qui battaient en retraite. Le drone a ciblé de manière autonome l’un des soldats et, sans ordre de l’opérateur, a tiré un coup de feu mortel. Des experts militaires ont confirmé qu’il s’agissait du premier cas connu dans lequel un drone de combat avait pris de manière autonome la décision d’éliminer un ennemi.
Les analystes américains attribuent ces cas à des erreurs d’intelligence artificielle. «Le problème, c’est que lorsque [les IA] commettent des erreurs, elles le font d’une manière qu’aucun être humain ne commettrait jamais», aimait à dire Arati Prabhakar, directeur du DARPA sous la présidence de Barack Obama.
Pour se préparer à la guerre algorithmique, les États-Unis et leurs alliés développent non seulement des plateformes de reconnaissance, mais aussi des systèmes d’armes entièrement autonomes qui recherchent une cible et prennent la décision de la détruire de manière indépendante, sans tenir compte des conséquences d’éventuelles erreurs de la part de ces systèmes.
Les systèmes d’armes autonomes contrôlés par l’IA constituent aujourd’hui l’épine dorsale de la stratégie militaire américaine. Cette stratégie, selon le Pentagone, devrait assurer un leadership mondial, principalement dans le domaine militaire.
source : Geoestrategia via Geopolitika
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Source : Lire l'article complet par Réseau International
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