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PROJET VALORENS



Un enjeu majeur pour les forces terrestres est la compréhension de la situation tactique. Il s’agit d’être capable d’exploiter des informations de plus en plus nombreuses, souvent inutiles et parfois contradictoires, en temps fortement contraint, pour apporter au chef tactique des éléments nécessaires à la prise de décision. Afin de faciliter cette compréhension, l’étude ValoRENS cherche à estimer les positions futures d’un ennemi terrestre. Pour cela, des équipes ont développé un algorithme fondé sur des techniques d’intelligence artificielle capable d’exploiter en temps quasi-réel l’ensemble des données numériques disponibles. Le logiciel d’entraînement SWORD sert de bac à sable pour ces travaux, en vue d’une possible intégration à terme de cet algorithme sur le système d’information du combat SCORPION.

La mécanisation du traitement des données, indispensable à la compréhension du champ de bataille

Pour avoir une compréhension juste du champ de bataille, il est nécessaire de fusionner des informations de différents niveaux provenant de supports hétérogènes – des éléments de doctrine, des cartes vectorielles ou des images, l’ordre d’opération et encore les détections réalisées par les capteurs sur le terrain. Complexes au sens des mathématiques, ces travaux sont de surcroît contraints par les ressources disponibles sur le champ de bataille. En ce sens il est nécessaire de définir un niveau de confiance acceptable, toujours strictement inférieur à 100% – on ne pourra jamais connaître précisément et avec la certitude la position future de l’ennemi.





L’intelligence artificielle au profit des engagements terrestres.

En première approche des techniques de machine learning pourraient répondre au besoin opérationnel. Cependant, il n’existe pas de base d’apprentissage et surtout l’ensemble des cas possibles est infini. Pour répondre à ce problème, la théorie des jeux offre les fondements scientifiques nécessaires et permet d’apporter les premiers éléments de réponse sur les déplacements possibles et les positions futures. Pour aller plus loin et permettre de passer de quelques détections isolées à la reconstitution du dispositif de l’ennemi sur le champ de bataille, les techniques de clustering semblent prometteuses. Il serait alors possible d’estimer plus finement les rapports de forces futurs.

A terme, ce système permettra d’acquérir une meilleure compréhension de l’environnement opérationnel. Une fois mis en œuvre sur le système de combat, il sera très probablement un élément clef de supériorité dans la conduite d’une opération.

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