Introduction
L’intelligence artificielle est devenue une technologie clé du XXIe siècle, avec des applications allant des soins de santé au commerce, en passant par la recherche scientifique. Cependant, les mêmes algorithmes qui permettent les diagnostics médicaux peuvent guider des armes autonomes, et les mêmes systèmes d’apprentissage automatique qui alimentent les moteurs de recommandation peuvent identifier des cibles militaires. Cette nature à double usage, où les technologies développées à des fins civiles peuvent être réutilisées à des fins militaires, a fait de l’IA un élément central dans l’évolution des dynamiques de sécurité mondiale.
Les implications stratégiques sont substantielles. La Chine considère l’IA comme essentielle pour la modernisation de son armée, avec l’Armée populaire de libération prévoyant de déployer des capacités de « guerre algorithmique » et de « guerre centrée sur les réseaux » d’ici 2030 (Département de la Défense, 2024). Parallèlement, les conflits militaires en Ukraine et à Gaza ont montré le déploiement opérationnel de systèmes de ciblage alimentés par l’IA. À mesure que les nations allouent des ressources considérables au développement de l’IA militaire, une question cruciale se pose : les avantages en matière de sécurité des technologies d’IA à double usage peuvent-ils être réalisés sans générer de graves conséquences humanitaires ?
Le Renversement : L’innovation commerciale conduisant à la modernisation militaire
Historiquement, la recherche et le développement militaire ont conduit à l’innovation technologique, avec des applications civiles qui en découlaient en second plan, un phénomène appelé « spin-off ». L’internet, le GPS et les fours à micro-ondes ont tous leurs origines dans les laboratoires de défense. Cette dynamique s’est inversée. Les technologies développées commercialement se retrouvent de plus en plus « recyclées » dans le secteur de la défense, avec des armées de plus en plus dépendantes des technologies initialement développées pour les marchés civils.
Ce renversement a des implications importantes pour la sécurité mondiale. Contrairement à l’ère de la guerre froide, où les États-Unis et l’Union soviétique contrôlaient le développement des armes nucléaires à travers des programmes d’État, l’innovation en matière d’IA se fait principalement au sein d’entreprises privées, de sociétés technologiques et d’institutions universitaires. Des organisations comme la DARPA influencent le développement mondial des technologies émergentes, avec leurs projets qui établissent souvent des repères pour les efforts de recherche et de développement dans le monde entier (Agence des projets de recherche avancée de défense, 2024). Cette diffusion de la capacité technologique complique les cadres traditionnels de contrôle des armements basés sur la production militaire contrôlée par l’État.
L’ampleur des investissements est considérable. Les investissements non classifiés en IA du Département de la Défense des États-Unis ont augmenté, passant d’environ 600 millions de dollars en 2016 à environ 1,8 milliard de dollars en 2024, avec plus de 685 projets actifs d’IA en cours (Defense One, 2024). Les dépenses de la Chine pourraient dépasser cette somme, bien que les données exactes restent inconnues en raison de l’opacité du budget de défense chinois. L’Europe poursuit des investissements comparables, l’UE ayant engagé 1,5 milliard d’euros pour la recherche et le développement liés à la défense à travers des initiatives telles que le Fonds européen de défense.
Applications à double usage dans la guerre contemporaine
Les applications militaires de l’IA couvrent tout le spectre de la guerre, de la planification stratégique à l’exécution tactique. Les déploiements actuels incluent :
– Renseignements, surveillance et reconnaissance (ISR) : Les systèmes d’IA traitent de grands volumes de données provenant de capteurs, d’images satellites et de renseignements provenant de signaux pour identifier des motifs que l’analyse humaine ne peut détecter. En 2024, « les secteurs commerciaux et académiques chinois ont fait des progrès sur les grands modèles de langage (LLM) et les modèles de raisonnement basés sur LLM, réduisant ainsi l’écart de performance entre les modèles chinois et ceux des États-Unis, actuellement leaders dans ce domaine », permettant une analyse des renseignements plus sophistiquée (Département de la Défense, 2024).
– Systèmes d’armements autonomes : Les armes autonomes peuvent identifier, suivre et attaquer des cibles avec peu de supervision humaine. Dans la guerre en Ukraine, les drones représentent environ 70 à 80 % des victimes sur le champ de bataille (Center for Strategic and International Studies, 2025). Les responsables ukrainiens ont estimé que les drones autonomes pouvaient atteindre des taux de réussite de 80 %, contre 30 à 50 % pour les systèmes pilotés manuellement (Reuters, 2024).
– Maintenance prédictive et logistique : L’US Air Force utilise l’IA dans son programme « Condition-Based Maintenance Plus » pour les chasseurs F-35, analysant les données des capteurs pour prédire les pannes avant qu’elles ne se produisent, réduisant ainsi les temps d’arrêt et les coûts opérationnels.
– Commandement et contrôle : L’IA aide les commandants militaires à traiter les informations du champ de bataille et à évaluer les options à des vitesses supérieures à celles de l’homme. Le projet Convergence intègre l’IA, des réseaux avancés, des capteurs et de l’automatisation à travers tous les domaines de la guerre (terrestre, aérien, naval, cybernétique et spatial) pour permettre une prise de décision en temps réel et synchronisée.
– Opérations cybernétiques : L’IA alimente des capacités cybernétiques offensives et défensives, allant de la découverte automatisée de vulnérabilités à la détection de logiciels malveillants et aux campagnes sophistiquées d’ingénierie sociale.
Gaza et Ukraine : L’IA dans le conflit contemporain
Les conflits récents ont fourni des démonstrations opérationnelles des applications militaires de l’IA et des coûts humanitaires associés. Le système « Lavender » israélien aurait identifié jusqu’à 37 000 cibles potentielles liées au Hamas, avec des taux d’erreur proches de 10 % (972 Magazine, 2024). Un responsable israélien a déclaré que « l’IDF bombardait des cibles dans des maisons sans hésitation, comme première option. Il est beaucoup plus facile de bombarder la maison d’une famille » (972 Magazine, 2024). Le système a accéléré les frappes aériennes, mais a également contribué aux victimes civiles, soulevant des questions sur la responsabilité algorithmique.
La conception du système impliquait des compromis explicites : privilégier la vitesse et l’échelle au détriment de la précision. Selon les sources interviewées par 972 Magazine, l’armée autorisait la mort de 15 à 20 civils pour chaque militant junior du Hamas que Lavender désignait, et dans certains cas, plus de 100 civils étaient autorisés à être tués pour assassiner un seul commandant senior (972 Magazine, 2024). Les modèles de fondation entraînés sur des données commerciales manquent de la capacité de raisonnement humaine, ce qui, appliqué au ciblage militaire, conduit à des faux positifs entraînant des morts civiles.
L’Ukraine a adopté des approches différentes, utilisant l’IA pour coordonner des essaims de drones et renforcer les capacités de défense face à un adversaire numériquement supérieur. La vice-ministre ukrainienne de la Défense, Kateryna Chernohorenko, a déclaré que « plusieurs dizaines de solutions sont actuellement sur le marché en provenance de fabricants ukrainiens » pour des systèmes de drones augmentés par l’IA livrés aux forces armées (Reuters, 2024). L’Ukraine a produit environ 2 millions de drones en 2024, les systèmes alimentés par l’IA atteignant des taux de réussite de 70 à 80 % contre 10 à 20 % pour les drones contrôlés manuellement (Center for Strategic and International Studies, 2025). Les deux camps dans le conflit ont développé des systèmes de ciblage alimentés par l’IA, créant une dynamique de course aux armements opérationnelle avec des conséquences immédiates sur le champ de bataille.
Les risques pour les civils : Limites techniques et juridiques
L’intégration de l’IA dans les systèmes militaires létaux soulève des préoccupations humanitaires qui vont au-delà de la fiabilité technique. L’incapacité de l’IA à respecter le principe de distinction, qui impose de protéger les civils en les distinguant des combattants conformément au droit international humanitaire, présente des défis fondamentaux.
Les systèmes actuels d’IA manquent de plusieurs capacités essentielles pour la guerre légale :
– Compréhension contextuelle : L’IA ne peut pas saisir les facteurs sociaux, culturels et situationnels complexes qui déterminent le statut de combattant. Une personne portant une arme peut être un combattant, un civil défendant sa maison ou un berger protégeant son bétail.
– Évaluations de la proportionnalité : Le droit international humanitaire exige que les attaques militaires ne causent pas de dommages civils disproportionnés. Human Rights Watch a noté qu’il est douteux que les systèmes robotiques puissent faire de telles évaluations nuancées (Human Rights Watch, 2024)
– Jugement moral : Les machines manquent de la capacité de compassion, de miséricorde ou de compréhension de la dignité humaine, des qualités qui ont historiquement agi comme des garde-fous contre les atrocités de guerre.
– Responsabilité : Avec les systèmes d’armement autonomes, la responsabilité est répartie entre les programmeurs, les fabricants et les opérateurs, rendant difficile l’établissement d’une responsabilité individuelle. Comme l’a observé un expert, « lorsque l’IA, l’apprentissage automatique et le raisonnement humain forment un écosystème étroit, la capacité de contrôle humain est limitée. Les humains ont tendance à faire confiance à ce que disent les ordinateurs, surtout lorsqu’ils vont trop vite pour que nous puissions suivre » (The Conversation, 2024).
Les risques s’étendent à des populations spécifiques. Les systèmes d’armement autonomes formés sur des données composées principalement de combattants masculins dans les archives historiques pourraient créer un biais algorithmique. Dans le cas de Lavender, l’analyse suggère que « l’une des équations clés était ‘homme égal militant' », ce qui rappelle l’approche de l’administration Obama lors des opérations de guerre par drones (The Conversation, 2024). Les communautés de couleur et les populations musulmanes sont exposées à des risques accrus en raison des schémas historiques de déploiement de la force discriminatoire.
Contrôles à l’exportation et défis liés au transfert de technologies
Reconnaissant l’importance stratégique de l’IA, les gouvernements ont mis en place des régimes de contrôle des exportations. Le Bureau de l’industrie et de la sécurité des États-Unis exige désormais des licences pour l’exportation de puces informatiques avancées et de poids de modèles d’IA, imposant des conditions de sécurité pour protéger le stockage des modèles les plus avancés.
Ces contrôles rencontrent des tensions inhérentes. Des restrictions trop larges risquent de freiner la recherche légitime et l’innovation commerciale. Les analyses suggèrent que si la technologie de l’IA est trop contrôlée, les universités américaines pourraient rencontrer des difficultés pour mener des recherches en IA, ce qui affaiblirait l’écosystème américain de l’IA. À l’inverse, des contrôles insuffisants permettent aux adversaires d’acquérir des capacités de pointe.
L’efficacité des contrôles à l’exportation reste incertaine. En 2024, des centaines de milliers de puces, pour un montant de plusieurs millions de dollars, ont été introduites en contrebande en Chine par l’intermédiaire de sociétés écrans, de distributeurs variés et de techniques de falsification des étiquettes (Oxford Analytica, 2025). Les modèles DeepSeek de la Chine, qui ont atteint des performances proches de celles des systèmes américains, auraient été formés sur des puces contournant les restrictions à l’exportation.
Gouvernance internationale : fragmentation et cadres concurrentiels
La communauté internationale a eu du mal à développer des cadres de gouvernance cohérents pour l’IA à double usage. Plutôt qu’une approche mondiale unifiée, ce qui a émergé est un ensemble de politiques nationales, d’accords multilatéraux, de sommets de haut niveau, de déclarations, de cadres et d’engagements volontaires.
Plusieurs forums internationaux ont abordé la gouvernance de l’IA :
– Le Secrétaire général de l’ONU a créé un comité consultatif sur l’IA et a appelé à un traité juridiquement contraignant pour interdire les systèmes d’armements autonomes létaux sans contrôle humain, à conclure d’ici 2026.
– Le Groupe d’experts gouvernementaux sur les systèmes d’armements autonomes létaux a tenu des discussions dans le cadre de la Convention sur certaines armes classiques depuis 2013, mais avec des progrès concrets limités.
– L’OTAN a publié une stratégie révisée sur l’IA en 2024, établissant des normes pour une utilisation responsable et une adoption accélérée dans les opérations militaires.
– La loi européenne sur l’IA, adoptée en 2023, exclut explicitement les applications militaires et la sécurité nationale de son champ d’application.
Ce paysage fragmenté reflète des divisions géopolitiques. La centralité perçue de l’IA dans la compétition a conduit les États-Unis à se positionner comme le leader des pays idéologiquement alignés contre la Chine, y compris pour des raisons de sécurité. La Chine promeut sa propre vision de la gouvernance à travers des initiatives comme la Ceinture et la Route, exportant des normes technologiques aux côtés des infrastructures.
Implications pour la Stabilité Stratégique
L’IA crée des défis pour la stabilité stratégique. Les armes autonomes permettent de remplacer les soldats humains par des machines dans de nombreux rôles sur le champ de bataille, réduisant ainsi le coût humain et, par conséquent, le coût politique de la guerre offensive. Cela pourrait augmenter la fréquence des conflits entre adversaires égaux, chacun croyant pouvoir l’emporter sans subir de pertes civiles significatives. Dans les conflits entre adversaires non égaux, la réduction des pertes humaines diminue encore l’opposition domestique aux guerres d’agression.
Les implications vont au-delà de la guerre conventionnelle. Des essaims de drones armés et entièrement autonomes pourraient combiner des destructions massives avec un manque de contrôle humain, devenant potentiellement des armes de destruction massive comparables à des dispositifs nucléaires de faible échelle. Les barrières techniques à de tels systèmes diminuent à mesure que les composants deviennent disponibles commercialement.
L’IA complique également la stabilité nucléaire. Les progrès des capteurs améliorés par l’IA et du traitement des données pourraient miner les capacités de frappe de représailles en améliorant la détection des lanceurs de missiles mobiles et des sous-marins. Cette érosion de la riposte assurée pourrait inciter à des frappes préventives lors de crises. Parallèlement, les systèmes d’IA gérant le commandement et le contrôle nucléaire présentent des risques d’accidents, de mauvaises évaluations ou de lancements non autorisés.
Limitations des Cadres Éthiques
L’intégration de l’IA dans la guerre met à l’épreuve les cadres éthiques traditionnels. La théorie de la guerre juste exige que les combattants assument la responsabilité morale de leurs actions, possèdent la capacité de distinguer les combattants des civils et appliquent une force proportionnée. Le biais d’automatisation et la médiation technologique affaiblissent l’agence morale des opérateurs des systèmes de ciblage alimentés par l’IA, réduisant leur capacité à prendre des décisions éthiques.
Lorsque les opérateurs interagissent avec les systèmes de ciblage à travers des écrans affichant des recommandations algorithmiques plutôt que par une observation directe, la distance psychologique augmente. Cette médiation risque de transformer le meurtre en un processus bureaucratique. L’opérateur devient moins un agent moral prenant des décisions qu’un technicien approuvant ou rejetant des suggestions algorithmiques.
De plus, les dynamiques industrielles, en particulier le financement par le capital-risque, influencent les discours entourant l’IA militaire, affectant les perceptions de l’utilisation responsable de l’IA en temps de guerre. Lorsque les incitations commerciales s’alignent avec les applications militaires, les frontières entre une innovation responsable et une prolifération irréfléchie deviennent floues. Les entreprises développant de l’IA pour les marchés civils sont sous pression pour se lancer dans les contrats de défense, souvent sans délibérations éthiques suffisantes.
Conclusion
Les technologies d’IA à double usage présentent à la fois des opportunités et des risques pour la sécurité internationale. Une trajectoire mène à une guerre algorithmique normalisée à grande échelle, à une course aux armements dans les armes autonomes qui érode la stabilité stratégique, et à une gouvernance internationale inadéquate entraînant des dommages civils. Une trajectoire alternative implique la coopération internationale pour restreindre les applications les plus dangereuses tout en permettant les usages bénéfiques.
Le temps pour établir des cadres de gouvernance est limité. Les capacités de l’IA progressent rapidement, et la prolifération généralisée des armes autonomes rendra l’inversion des politiques considérablement plus difficile. Le défi ressemble à la non-prolifération nucléaire, mais se déroule à une vitesse plus grande, alimentée par des incitations commerciales plutôt que par des programmes contrôlés par les États.
Parce que l’IA est une technologie à double usage, les avancées techniques peuvent offrir des avantages économiques et sécuritaires. Cette réalité signifie qu’une retenue unilatérale de la part des nations démocratiques céderait des avantages aux compétiteurs autoritaires. Cependant, une compétition incontrôlée risque d’entraîner des résultats négatifs pour toutes les parties.
Des actions concrètes sont nécessaires de la part de plusieurs acteurs. Les États doivent renforcer les accords multilatéraux par le biais de forums comme la Convention des Nations Unies sur certaines armes classiques afin d’établir des restrictions contraignantes sur les armes autonomes sans contrôle humain significatif. L’OTAN et les alliances régionales de sécurité devraient harmoniser les normes éthiques de l’IA et créer des mécanismes de vérification pour les déploiements militaires d’IA. Les institutions militaires doivent mettre en place des exigences obligatoires de « l’humain dans la boucle » pour les systèmes autonomes létaux et établir des chaînes de responsabilité claires pour les décisions de ciblage alimentées par l’IA.
Les entreprises technologiques développant des systèmes d’IA à double usage portent la responsabilité de mettre en œuvre des garanties éthiques et de réaliser une modélisation approfondie des menaces avant la mise sur le marché. Les alliances industrielles devraient établir des normes de transparence pour les applications militaires de l’IA et créer des mécanismes d’audit indépendants. Les universités et les institutions de recherche doivent intégrer l’éthique de l’IA et le droit international humanitaire dans leurs programmes de formation techniques.
Les régimes de contrôle des exportations doivent être coordonnés entre les États-Unis, l’UE et les nations alliées pour éviter l’arbitrage réglementaire tout en évitant un excès qui étoufferait la recherche légitime. Les gouvernements démocratiques devraient montrer l’exemple en démontrant que l’IA militaire peut être développée dans des contraintes éthiques et juridiques strictes, établissant des normes qui distinguent les applications légitimes de sécurité de la prolifération déstabilisante des armes.
Comme l’a observé le ministre autrichien des Affaires étrangères Alexander Schallenberg, cela représente le « moment Oppenheimer » de la génération actuelle, reconnaissant que l’IA à double usage, comme les armes nucléaires, est une technologie dont les applications militaires exigent une retenue collective.
Les choix politiques faits dans les prochaines années auront des conséquences à long terme. Ils détermineront si l’IA devient un outil de progrès humain ou un instrument de guerre algorithmique. La technologie existe; le cadre politique reste à établir. Les acteurs sont identifiés ; la question est de savoir s’ils possèdent la volonté politique d’agir avant que la prolifération ne devienne irréversible.
Références
