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Après mon dernier poisson d’avril (oui, c’en était un et il a mieux fonctionné que je ne le pensais), je reprends le fil des « véritables » nouvelles (je rappelle que le premier avril est le seul jour où les internautes sont supposés vérifier une information avant de la croire – sic).

En l’occurrence, une nouvelle qui commence à faire du bruit, et qui a déclenché l’ire des employés de Google ; le géant du net, désormais l’un des pionniers du « deep learning », fournit sa technologie au Pentagone, notamment pour réaliser l’analyse d’images prises par des drones ou des satellites.

Cela fait un certain temps qu’on le rappelle : l’intelligence artificielle est aujourd’hui tirée par le marché civil, et en particulier le grand public. Les investissements se poursuivent et même s’amplifient dans des sociétés proposant des technologies d’apprentissage machine ou d’intelligence artificielle. Dernière en date, la « licorne » chinoise SenseTime qui vient d’annoncer avoir procédé à une levée de fonds de 600 M$, pour une valorisation de la société à 4.5 milliards (oui, milliards) de dollars… Nul doute d’ailleurs que le vaste programme d’espionnage des citoyens chinois – digne du meilleur épisode à mon sens de la série Black Mirror (« the fall ») –  a contribué à valoriser les programmes de reconnaissance faciale et d’analyse d’images.

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L’avance de sociétés comme Facebook, Apple ou Google dans le domaine de l’IA n’est plus à prouver. C’est donc naturellement que le Pentagone s’est tourné vers Google quand il a réalisé qu’il ne pourrait traiter manuellement le torrent d’informations (images et vidéos) déversé par les drones militaires.

Le programme s’appelle donc Maven, et est réalisé depuis 2017 par une équipe mixte (Google et le DoD américain) baptisée AWCFT pour Algorithmic Warfare Cross-Functional Team. En 2017, Greg Allen et Taniel Chan avaient publié ce rapport dont je vous conseille la lecture – le même Greg Allen a récemment déclaré que si le ministère de la défense américain a bien financé de manière importante le développement de nouveaux capteurs image pour les drones aériens, il a en revanche un peu négligé les outils d’analyse nécessaires afin de donner du sens aux données recueillies.

Pour mieux en juger, voici quelques chiffres : l’armée américaine s’est équipée de 11 000 drones aériens (!). Chacun de ces drones génère un déluge de données images (au total, l’équivalent de 37 années de vidéo)…et 99% de ces données ne sont analysées par personne. En France, le général Ferlet, commandant la Direction du Renseignement Militaire, a également évoqué le sujet sur Europe 1 en décembre dernier: « Il y a une explosion exponentielle des données à traiter. Mais je ne suis pas naïf, je n’aurais pas une augmentation exponentielle des moyens humains pour traiter ces données. Il faudra donc trouver d’autres moyens, basés sur l’intelligence artificielle. Ce sera ma priorité numéro une dans les années à venir ».

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Retour donc au projet Maven. Son premier objectif : utiliser l’IA et l’apprentissage machine pour détecter et identifier des objets (véhicules…) dans les vidéos transmises par les drones. En tout, dans cette première phase du projet, 38 catégories d’objets ciblés ont été définies. Pour ce faire, du logiciel bien sûr, mais pas seulement. A priori, Google fournirait des API Tensorflow aux équipes du ministère.

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Rappelons que Tensorflow, développé par Google, est un outil open source de référence dans le domaine de l’apprentissage machine – éventuellement, la société pourrait fournir également du hardware, en l’espèce, des circuits Tensor (circuit intégré développé par Alphabet/Google spécifiquement pour l’IA).

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L’idée est d’accélérer au maximum le projet Maven, un projet déjà tendu puisque six mois après son lancement, l’été dernier, le projet était supposé déjà opérationnel (en particulier dans la lutte contre le terrorisme en Irak et en Syrie).

Bon, le projet Maven ne plait pas à tous ; des milliers d’employés de Google ont ainsi signé une pétition demandant à l’entreprise de mettre fin à sa collaboration avec le Pentagone. A cela, certains rétorquent que justement, l’objectif de Maven était d’éviter des frappes mal ciblées, et des dégâts collatéraux en optimisant l’efficacité des drones. Gonflé.

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Mais les risques de dérive sont réels. S’il s’agit de classer des images pour présenter ensuite à des analystes humains les plus susceptibles de fournir des informations tactiques, alors il faut être certain (1) que le système ne peut pas être piraté (car on peut « orienter » l’apprentissage) et d’ailleurs (2) qu’il n’y a pas de biais natifs dans la base d’apprentissage.

Revenons sur le « hacking » des systèmes d’IA ; c’est par exemple ce que l’on appelle aujourd’hui des « BadNets » : des réseaux de neurones dont la base d’apprentissage a été volontairement altérée pour introduire des signaux destinés à permettre à un hacker de modifier la réponse du système dans certaines conditions. Ainsi, à titre d’illustration, en utilisant des micro-modifications de pixels, un hacker peut permettre à un système de détection faciale de laisser passer les images de terroristes sans lever d’alarme. Je vous conseille par exemple la lecture de cet article qui démontre comment on peut arriver à faire en sorte qu’un réseau de neurones dont l’apprentissage a été altéré puisse dans certaines conditions prendre un panneau Stop pour un panneau de limitation de vitesse (je vous laisse imaginer les conséquences pour un véhicule autonome).

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Au-delà, cette méthode (utiliser un partenariat avec l’industrie privée pour accélérer le tempo de développement d’une application de défense) illustre bien la philosophie prédominante aujourd’hui : en l’occurrence, c’est la structure DIUX (Defense Information Unit Experimental) située au cœur de la Silicon Valley qui est chargée d’identifier et d’organiser les transferts possibles.

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Une approche qui pourrait fonctionner en France (c’est en tout cas dans la lignée des annonces réalisées autour de l’innovation de défense par la Ministre des armées) – à condition toutefois de mettre en place des dispositifs permettant à l’Etat d’acheter très rapidement des solutions commerciales, pour expérimentation immédiate. Une approche novatrice qui, je le pense, est indispensable pour aller au-delà des intentions, et capturer l’innovation de manière optimale. Faute de quoi, il sera difficile d’établir de véritables passerelles entre ces deux mondes qui aujourd’hui, au-delà des réticences « philosophiques » qu’il ne m’appartient pas de commenter, se côtoient sans véritablement s’intégrer.

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Le monde de la haute technologie et de la bioingénierie ne cessera jamais de nous surprendre. Alors que la Ministre Florence Parly annonce la création d’une agence de l’innovation de défense, et que le ministère des armées crée son « Defense Lab », c’est la DARPA qui annonce aujourd’hui une collaboration inédite avec la DGA.

En l’occurrence, il s’agit de s’appuyer sur le programme NESD (voir cet article) afin de développer un système automatique d’activation de neurones. Fondé sur des principes identiques à la stimulation transcrânienne, il permet d’envoyer des micro-courants afin de stimuler la plasticité synaptique.

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Comme toute innovation technologique, ce système a sa « killer app », à savoir son application phare. En l’occurrence, même si les détails ont très peu filtré, il s’agit de pouvoir équiper des micro-drones de moyens d’injection d’une micro-sonde de type NESD, permettant de traduire les communications électrochimiques du cerveau en signaux numériques. L’idée est ainsi de pouvoir modifier l’agencement et la performance des synapses, afin de restaurer notamment des fonctions avancées de raisonnement. Oui, cela fait peur, mais ce serait pour la bonne cause.

La première application serait dans le domaine anti-terroriste. Le professeur Mayfish, de l’université de Princeton, dont les travaux ont été financés par la DARPA, s’est ainsi rapproché de l’IRBA en France afin de développer un activateur de neurones. Une fois injecté dans le cerveau de la cible, les capacités cérébrales seraient ainsi décuplées de manière durable.

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La volonté affichée des deux gouvernements français et américain serait de cibler les terroristes ainsi que tous leurs potentiels admirateurs, par des frappes de micro-drones. Une fois injecté dans le cerveau du terroriste – ce dernier étant identifié grâce à des capteurs d’image implantés sur le drone lui-même, collaborant avec des caméras de surveillance permettant d’effectuer un macro-ciblage (programme de coopération franco-chinois) – l’implant s’active par réception d’un signal satellite.

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Outre le fait de pouvoir désormais suivre le terroriste, l’activateur de neurones permet de retrouver un fonctionnement cérébral normal, et d’éveiller le sujet ciblé de manière à ce qu’il puisse, in fine, retrouver un niveau mental adéquat. L’effet final recherché est la restauration d’une activité électrique dans le cerveau afin de lui fournir les moyens mentaux élémentaires, nécessaires à l’inhibition de comportements à risque. On estime qu’avec un implant injecté, un terroriste cessera de foncer en voiture sur des militaires, de se faire exploser, de prendre des otages, de parler des infidèles, de prôner la suprématie blanche, ou de violer des femmes. L’activation de neurones permettrait d’éviter également à de nombreux kamikazes de choisir cette voie. Car plusieurs d’entre eux n’arrivent même pas à quitter leur camp d’entraînement ou leur planque : dans les embrassades avec leur groupe la pression déclenche les explosifs logés sous leur veste (voir cet article de 2010).

 

Le système a été d’ores et déjà testé avec succès en France sur des sujets à risque, qui ont immédiatement retrouvé une capacité d’émerveillement, notamment en constatant que la France était un beau pays, et que l’art de vie à la Française (son fromage, son vin, son andouillette ou son pied de cochon) devait être préservé et encouragé pour le bonheur des civilisations futures. En revanche, l’injection tentée sur un ex-candidat aux législatives qui avait commis un tweet lors de la mort du Colonel Beltrame a raté, l’implant s’étant malheureusement logé dans son postérieur – avec les effets que l’on connaît.

Une technologie à suivre, qui pourrait connaître de nombreux développements dans le futur – notamment dans le domaine de la politique et du management. A suivre donc, nul doute que cette date historique dans l’épopée de la technologie sera – des dires mêmes du professeur Mayfish – un repère éclatant pour le bien de l’humanité.

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En attendant de vous faire un retour sur l’événement SOFLAB qui s’est tenu hier à l’ENSTA, organisé par le Cercle de l’Arbalète, je vous signale qu’il est encore temps de s’inscrire au séminaire SIMOPS 2018.

Ce séminaire organisé par NEXTER, en partenariat avec l’Armée de Terre et le groupe ADIS (Armées Académie DGA Industrie pour la Simulation), aura lieu la semaine prochaine, les 4 et 5 avril. Son thème :  « préparation à l’engagement, innovation digitale et simulation ».

Vous pourrez assister à de nombreuses conférences (dont deux de votre serviteur) portant sur la simulation pour l’appui aux opérations, pour la préparation des forces, ou pour l’expérimentation doctrinale, ainsi qu’à la démonstration VULCAIN qui associe 15 simulateurs différents. SIMOPS 2018 aura lieu dans les locaux de NEXTER à Satory.

Vous pouvez vous inscrire jusqu’au 3 avril en suivant ce lien.

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De temps en temps l’innovation se cache là où on ne l’attend pas. Quoi de plus classique et traditionnel dans le domaine des armes qu’une grenade fumigène ? La date de son invention est incertaine puisque les japonais l’ont déjà utilisée pendant les invasions mongoles au 13e siècle, tout comme les chinois au 17e siècle. Et lors de la seconde guerre mondiale, les troupes américaines utilisent des grenades fumigènes – dites à écran de fumée – de manière offensive, pendant la bataille de Metz, afin de créer des écrans de fumée permettant de masquer l’avancée des troupes de la 3e armée face à l’armée allemande (ci-dessous, le test d’un générateur M2 en France, avant la bataille).

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De nos jours, toutefois, cette technologie connait certaines limites, car si le fumigène permet bien de se cacher vis-à-vis d’un observateur en lumière visible, il n’en est pas de même dans d’autres longueurs d’ondes. Ainsi, un détecteur infrarouge pourra aller au-delà du spectre visuel, et démasquer un combattant derrière son écran de fumée.

C’est pourquoi l’innovation présentée lors du 255e (!) congrès ACS (National Meeting & Exposition of the American Chemical Society) présente un intérêt réel. Car les chercheurs de l’US Army ont annoncé avoir développé un nouveau type de fumigène efficace en lumière visible comme dans le spectre infrarouge.

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Les grenades à écran de fumée classiques fonctionnent avec différents composants. Historiquement, l’hexachloroéthane, un composé chimique de la famille des chloroalcanes était utilisé en combinaison avec du zinc ou du magnésium, mais ce composant avait la fâcheuse manie de pouvoir dégager du phosgène – toxique – lors de la combustion. Aujourd’hui, il existe plusieurs types de fumigènes composés habituellement d’un oxydant, et d’un carburant. Mais aucun n’est efficace dans le spectre infrarouge.

La nouvelle formule inventée par les chercheurs de l’US Army Edgewood Chemical Biological Center repose sur l’utilisation d’un composé organique métallique baptisé UiO-66. Ce dernier se compose d’acide téréphtalique, permettant de bloquer la lumière dans le spectre visible – ce que l’on appelle la « fumée T », mais aussi d’un noyau de zirconium capable d’absorber les longueurs d’ondes infrarouges.

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Pour prouver que la combustion d’un composé métallique permet à la fois de libérer la fumée T, mais également de bloquer l’infrarouge, les chercheurs ont généré une explosion dans une chambre d’expérimentation outillée par de nombreux capteurs, ce qui a montré une libération effective – quoique non optimale – des composants. Le souci, c’est que pour que la grenade soit efficace, l’acide téréphtalique doit être libéré alors qu’il est emprisonné dans la structure métallique de l’UIO-66. Et pour l’instant, il ne l’est pas encore suffisamment – cela dit, les chercheurs sont optimistes.

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L’idée intéressante, c’est l’utilisation d’une telle structure (le composé métallique organique) qui permet d’emprisonner plusieurs molécules actives, et donc de créer, selon les termes des chercheurs, une grenade « couteau suisse » capable de dégager à elle seule plusieurs types de fumées efficaces dans différents domaines du spectre. Comme quoi, l’innovation ce n’est pas que de la robotique ou de l’informatique…

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Connaissez-vous le tardigrade ? Ce petit animal invertébré (entre 0.1 et 1.5mm) est aussi appelé ourson d’eau (voir la photo ci-dessous). Il a un système nerveux, un système digestif, des yeux, des petites pattes griffues, et pond des œufs. Mais il est aussi capable d’entrer en cryptobiose, un état de stase ressemblant à une hibernation extrême.

Pour ce faire, il se rétracte et remplace l’eau de ses cellules par un sucre, le trehalose, et s’entoure d’une couche de cire. Il peut ainsi survivre pendant… eh bien un certain temps, puisque dans cet état il est presque immortel (contre une durée de vie naturelle maximale d’environ 30 mois). Dans cet état il survit dans l’espace (au passage, il joue aussi un rôle surprenant dans la dernière série Star Trek) en supportant des rayonnements, des températures extrêmes, des pressions incroyables. Un véritable super-animal.

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C’est ce qui a donné l’idée aux scientifiques fous de la DARPA (ce n’est pas moi qui le dit mais l’excellent livre « the department of mad scientists » ) de lancer le programme Biostasis.

Le slogan de ce programme est « slow life to save life » (ralentir la vie pour la sauver). L’idée est de contrôler, au niveau moléculaire, les catalyseurs responsables des réactions biochimiques dans les tissus et les cellules. L’inspiration du tardigrade n’est pas uniquement un effet de communication, les scientifiques comptent étudier de près le petit animal pour comprendre les mécanismes responsables de la cryptobiose et s’en inspirer. L’effet final recherché, comme on dit dans le monde militaire, est de pouvoir gagner du temps, notamment en cas de blessure grave sur le champ de bataille.

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L’enjeu est de pouvoir ralentir le métabolisme, sans faire appel à la congélation ou aux basses températures (d’où les guillemets dans le titre de cet article). Le responsable du projet, le Dr. Tristan McClure-Begley, n’est pas un inconnu, et travaille depuis longtemps dans le domaine du biomimétisme (l’inspiration de certains mécanismes et structures de la nature pour innover en ingénierie).

La difficulté, c’est que les traitements (moléculaires ou autres) doivent être synchronisés, et toucher tous les tissus et toutes les cellules en même temps, et avec la même efficacité. Et au sein de la cellule, les processus doivent être soigneusement choisis :  bloquer la respiration cellulaire par exemple ne ralentit pas les autres processus qui en dépendent, ce qui peut amener à un effet contraire : tuer la cellule. C’est pourquoi l’inspiration du tardigrade est importante : la bestiole a en effet la capacité de stabiliser de manière sélective la machinerie intracellulaire.

Le programme vise à identifier tous les vecteurs possibles de cryptobiose: de l’utilisation d’anticorps à l’emploi de techniques plus globales (dites holistiques) pour agir au niveau de l’ensemble de l’organisme. On n’en est pas encore là. Mais les crédits sont votés, le programme va être lancé, et si cela vous intéresse, la DARPA organise un webinar sur le programme – pour s’inscrire c’est ici jusqu’à demain (désolé).

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Ce qui m’amène à parler deux minutes de la DARPA. On voit bien l’intérêt de ce type de structures avec des projets véritablement de long terme à bas TRL (TRL = technology readiness level, une échelle créée par la NASA pour quantifier le niveau de maturité technologique). Car on confond souvent innovation et recherche amont. Il est en effet très important de pouvoir prendre du recul, et examiner des voies de recherche prometteuses même si la maturité technologique est basse, comme dans le projet Biostasis. Cela soulève nombre de questions : trouver les domaines à bas TRL spécifiques de la défense, ou surveiller les technologies de rupture à bas TRL dans des domaines qui peuvent bénéficier à la défense. C’est donc quelque chose de différent des « labs » dont tout le monde parle aujourd’hui (et qui sont bien évidemment nécessaires). Un lab dans la défense, cela sert principalement à expérimenter, accélérer le transfert vers l’opérationnel – c’est d’ailleurs une idée qui a été théorisée dans les années 1950. Pour le coup, le sujet est bien traité dans les armées et à la DGA, en collaboration avec la base industrielle et technologique de défense.

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Il ne faut donc pas confondre le modèle de la DARPA et le modèle des labs d’innovation (je le dis car c’est une véritable tendance à la confusion aujourd’hui). Si l’on souhaite donc avoir « notre DARPA », faute des 3.5 Milliards de dollars de budget de l’agence américaine, ce ne pourra sans doute pas être une « DARPA à la Française » – cela devra se faire avec nos partenaires Européens. Cela est-il acceptable, faisable ? Quelles seront les mécanismes assurant que les intérêts français dans un tel cas seront préservés ? Toutes ces questions devront être traitées, mais on ne peut, je pense, éviter le débat. Faute de quoi, nous raterons les prochaines innovations de rupture, et serons exposés à des surprises stratégiques majeures.

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Je suis d’accord, les articles sur les solutions anti-drones fleurissent sans doute un peu trop sur Internet, ainsi d’ailleurs que sur ce blog. J’ai donc tendance à lever le pied sur ce type de sujets – mais pour le coup, l’approche que je vous propose de décrire ici est intéressante. Car plutôt que de détecter la présence d’un drone, il s’agit de savoir si celui-ci vous observe ou non.

Pour ce faire, les chercheurs de la prestigieuse université Ben Gurion à Beer Sheva ont développé une approche originale visant à comprendre ce que le drone observe. La méthode est ingénieuse et repose sur l’analyse du signal radio de transmission des données à la station de contrôle.

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La technique repose sur ce que l’on appelle les « delta frames », une technologie utilisée dans le domaine du streaming vidéo. Pour expliquer simplement le principe, il suffit de comprendre que dans une vidéo, généralement seul un petit pourcentage des pixels diffère entre deux images successives. Evidemment, cela dépend de la complexité et de la dynamique de la vidéo, mais il est plus avantageux, en termes de compression, de ne transmettre que les différences entre images successives en lieu et place des images brutes. Donc si l’on simplifie, si je regarde une maison ou une fenêtre et que je souhaite transmettre l’information, il n’y aura qu’un très petit nombre de pixels qui changera entre deux frames successives.

Le delta framing utilise donc cette approche, en transmettant dans le flux vidéo des P-Frames ou des B-Frames (les premières dites prédictives ne contiennent que les changements par rapport aux frames précédentes, les secondes dites bidirectionnelles sont des P-Frames qui contiennent aussi des informations sur la frame suivante).

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Si l’on intercepte le flux radio de transmission des données par un dispositif assez simple (ci-dessus), on peut tenter de comprendre la nature de l’image, en regardant uniquement l’enchaînement des delta frames. L’idée est d’identifier des « patterns » dans l’enchaînement des frames en provoquant un stimulus artificiel qui sera observé et donc transmis par le drone.

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Dans l’expérience, les chercheurs utilisent un « smart film », en gros un film transparent qui devient opaque lorsqu’il reçoit une stimulation électrique. En faisant clignoter la fenêtre munie du smart film, les chercheurs génèrent un pattern clignotant reconnaissable dans le streaming vidéo, qui permet de déterminer que le drone effectivement observe la maison.

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Là où c’est extrêmement malin, c’est que le système est totalement indépendant de la nature des frames, et donc fonctionne même en présence de trames cryptées. Au passage, l’équipe de Ben Gurion comprend le célèbre professeur Adi Shamir, l’un des inventeurs du système de cryptage RSA.

L’expérience est visible ici (et s’appelle « Game of Drones ») – elle permet de bien comprendre le dispositif :

On voit clairement que le streaming video change de nature selon un pattern donné, lorsque le stimulus est présenté. Alors certains peuvent dire que cela ne fonctionnerait pas en réalité car le pattern serait visible, ou que le drone bougerait trop… En réalité, on peut imaginer une grande variété de dispositifs de « watermarking » qui pourraient exploiter les delta frames, sans que l’observateur ne s’en rende compte (par exemple en générant des variations subtiles dans des longueurs d’onde peu visibles). Evidemment, si le drone capture les images sans les transmettre, l’approche ne fonctionne pas ; c’est l’une des limites du système.

En tout cas l’idée est véritablement innovante, et pourrait constituer la base d’une nouvelle génération de systèmes de détection (sans doute peu onéreux) applicables à des installations sensibles.

Pour les lecteurs intéressés, vous trouverez l’article ici 

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Bien que n’étant pas journaliste, je jouerai le rôle de modérateur lors de cette conférence qui rassemble trois talentueux intervenants, le 13 mars prochain. Pour vous y inscrire, c’est ici.

 

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(je reprends le fil de ce blog après une semaine passée à Washington, notamment dans l’écosystème de l’innovation).

Lutter contre une menace aérienne, un missile, ou même un drone, cela fait partie des tâches classiques des unités de protection anti-aérienne. Maintenant, imaginez que vous surveillez une base opérationnelle avancée… Tout à coup, à quelques kilomètres, vous voyez apparaître un point noir. Non, finalement, pas un point, mais plusieurs dizaines ou centaines de points vrombissants. Ce sont des drones, communiquant les uns avec les autres pour effectuer des manœuvres d’esquive ou d’attaque coordonnées (voir cet article), portant chacun une charge explosive. Oups.

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Ce n’est évidemment pas là un scénario de science-fiction, même si cela n’était pas envisageable il y a seulement une dizaine d’années. C’est même la situation exacte qu’a vécu une unité russe stationnée autour de Latakieh en Syrie, le 6 janvier dernier, lorsque les radars ont identifié 10 drones  armées de charges explosives volant vers la base aérienne de Hmeimim, tandis que trois autres drones prenaient la direction de la base navale de Tartous.

Six assaillants ont été neutralisés (d’après les dires de l’armée russe) par des moyens de guerre électronique (interception des communications, leurrage et prise de contrôle à distance). Les drones restants ont été vaporisés par une « nouvelle » arme, le Pantsir-S, déployée par l’armée russe en Syrie depuis août 2017.

Le Pantsir-S, c’est en gros le croisement d’un blindé haute performance muni de deux canons de 30mm et d’une batterie comportant un système de douze missiles sol-air. Subtilité slave. Mais le Pantsir, ce n’est pas un inconnu – l’OTAN le connaît sous le nom de SA-22 Greyhound, et c’est le dernier rejeton d’une longue lignée de blindés dédiés à la protection aérienne, et qui remonte jusqu’au châssis du tank amphibie PT-76 – le premier Pantsir (mot russe signifiant carapace) a été mis en service en 1995.

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Le système fonctionne de la manière suivante : le Pantsir dispose d’un radar passif permettant de détecter des pistes jusqu’à 35km. Un second radar, plus précis, prend alors le relais à partir de 24km pour accrocher les cibles – en outre le système dispose de relais optroniques en cas de brouillage des radars, en voies optique et thermique. Le processus de détection et de verrouillage peut être réalisé en moins de 6 secondes. Une fois les mobiles accrochés, le Pantsir peut tirer jusqu’à 4 missiles sur deux ou trois cibles simultanées – il s’agit de missiles radiocommandés 257E6 d’une portée de 20km. Une fois tirés, c’est le véhicule qui permet de les diriger à Mach3 jusqu’aux cibles par liaison radio. Le Pantsir dispose également d’une tourelle munie des deux canons 2A38 de 30mm permettant de tirer 700 munitions avec une cadence de 2500 coups/minute.

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Outre sa capacité à neutraliser des drones, il s’agit en fait de la dernière ligne de défense d’un système de protection et de défense sol-air intégré. Typiquement, le Pantsir est associé à un système de missiles longue portée, haute altitude comme le S400. Mais il s’agit aussi d’une nouvelle doctrine en termes de protection sol-air. Classiquement, c’est l’armée de l’air qui est chargée de « nettoyer le ciel » de toute menace. Mais avec l’avènement des drones, et l’émergence de menaces du type de celles que les russes viennent de connaître (sans doute de la part du groupe Ahrar-Ash-Sham) – des attaques coordonnées, massives et très agiles- c’est maintenant aux unités blindés qu’il incombe d’assurer leur propre protection. Partant, il devient nécessaire de développer de nouvelles capacités, de nouveaux systèmes d’armes, de nouvelles stratégies. Le Pantsir en est l’une de premières incarnations, sans doute pas la dernière.

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Sans doute vous souvenez vous de « Big Dog », robot emblématique de la société américaine Boston Dynamics, supposé assister les fantassins lors de leurs déplacements ? Big Dog fut l’incarnation de cette nouvelle génération de robotique militaire, permettant aux combattants de disposer d’une « mule » robotisée capable de les suivre sur n’importe quel terrain. Son successeur, baptisé AlphaDog ou LS3 (legged squad support system) avait ainsi fait l’objet d’une expérimentation grandeur nature dans le cadre des exercices Pacific Rim, par les US Marines.

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Je l’avais écrit dans cet article, après un programme d’évaluation de 32 millions de $, l’armée américaine avait finalement renoncé au projet, en particulier parce que l’engin, muni d’un moteur thermique, était particulièrement bruyant et donc inadapté aux opérations.

La société Boston Dynamics a ensuite connu plusieurs péripéties (en annonçant renoncer aux robots militaires, puis non, puis si, puis….non). La DARPA a en effet poursuivi son soutien, et ce mois-ci un nouveau robot baptisé Spot Mini a été dévoilé, et ce n’est rien de le dire, il est impressionnant.

Sa technologie d’abord : le Spot Mini (petit frère du Spot, donc) est un robot quadrupède léger (une trentaine de kilos lorsqu’il dispose de son bras articulé). Ce poids lui permet d’être un robot « tout-électrique », disposant d’une autonomie non négligeable de 90 minutes. Et comme il est électrique, il est particulièrement discret.

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Il peut être muni d’un bras articulé préhensile à cinq degrés de liberté lui permettant de capturer des objets, et dispose d’une suite de capteurs assez avancée (caméra stéréo, centrale inertielle, potentiellement caméra IR…), ce qui en fait un engin assez intéressant, notamment pour évoluer discrètement en environnement urbain.

Là où cela devient carrément bluffant, c’est dans la vidéo ci-dessous.

On voit un SpotMini buter devant une porte fermée… et attendre qu’un autre robot, possédant le bras articulé, lui ouvre la porte. Difficile de savoir avec cette seule vidéo si la communication et le comportement collaboratif ont été explicitement codés. Il faut toujours se méfier des apparences, et le comportement observé pourrait simplement s’expliquer par le fait que le robot muni du bras a continué à explorer son environnement, et que l’ouverture de la porte a simplement été exploitée par opportunisme par le premier robot.

Néanmoins, cela permet d’observer un couplage intéressant entre deux robots potentiellement utilisables en environnement hostile, et qui cette fois-ci répondent à l’impératif de discrétion que Big Dog était incapable de respecter.

Bon, le souci c’est évidemment l’anthropomorphisme, et je ne donne pas plus de quelques jours pour que des articles fassent le lien entre Spot Mini, et les robots « tueurs » comme le robot présenté dans l’épisode « Metalhead » (ci-dessous)  de l’excellente série Black Mirror (que je vous recommande très chaudement).

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Au passage, j’ai reçu le nouveau livre de Brice Erbland, officier pilote de l’ALAT et auteur de l’essai « dans les griffes du Tigre : récits d’un officier pilote d’hélicoptère de combat en Afghanistan et en Libye » – que je conseille également – qui s’intéresse aux robots tueurs avec ce titre accrocheur : « Robots tueurs : que seront les soldats de demain ? ». J’en ferai le commentaire dans un prochain article.

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Revenons au Spot Mini ; il s’agit donc d’un concept intéressant, impressionnant si véritablement le comportement collaboratif a été volontairement implémenté.

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En revanche, le concept d’emploi devra être étudié. Ses capacités d’emport semblant limitées, l’utilisation qui semble la plus immédiate est aujourd’hui la patrouille et la protection de sites ou de périmètres, ou la reconnaissance au service soit de groupes d’intervention (modulo le bruit qui, même diminué, reste présent) soit de fantassins (reconnaissance d’un itinéraire, neutralisation d’IED). Mais le domaine évolue rapidement, et SpotMini montre qu’aujourd’hui, les concepteurs de robots ont une approche que l’on pourrait appeler « holistique » en concevant en même temps le hardware, le logiciel, et l’aspect comportemental du robot. Ce n’est qu’en adoptant une telle approche que les applications militaires de la robotique pourront réellement être étudiées.

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Le biomimétisme est un domaine en plein essor, et nous avons déjà parlé dans ce blog de l’inspiration de la nature dans différents domaines (camouflage, mobilité…). Cette fois-ci, un petit éclairage sur le programme OFFSET de la célèbre DARPA (rappel : Defense Advanced Projects Research Agency).

Là où il y a programme militaire, il y a acronyme et celui-ci (OFFSET, donc) signifie OFFensive Swarm-Enabled Tactics, soit tactiques offensives en essaim. La robotique en essaim, c’est un serpent de mer (pour rester dans la métaphore biologique); depuis les années 1990, de nombreux chercheurs et instituts s’inspirent de la nature et du comportement en essaim des oiseaux et des insectes pour imaginer des modes de travail collaboratifs pour des robots.

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Car un essaim, c’est un système multi-agents en mouvement, un système complexe capable de comportements émergents et adaptés. A la différence d’un système classique (un vecteur, une mission), un essaim semble capable de prendre des décisions complexes et coordonnées dans un environnement non structuré. On parle d’auto-organisation, un processus par lequel de multiples décisions individuelles entraînent un comportement au niveau du groupe.

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Prenons l’exemple d’un essaim d’insectes sociaux (fourmis, criquets…). Chaque individu possède des capacités de mouvement et de préhension limitée, l’ensemble de l’essaim étant quant à lui capable d’édifier des structures complexes. Autre exemple : les poissons ou oiseaux capables d’échapper à des prédateurs en utilisant des tactiques d’évitement tournoyantes complexes, sans que la trajectoire ne soit définie à l’avance, et chaque membre de l’essaim se fondant sur le comportement de ses voisins immédiats.

L’idée de la robotique en essaim, c’est donc de développer des algorithmes adaptés à des centaines ou des milliers de robots simples, chacun disposant de fonctions et de capacités de base et d’une connaissance limitée du monde et de ses voisins, afin de développer un comportement collectif résultant de la combinaison des actions individuelles.

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Dans le programme OFFSET, la DARPA s’intéresse au combat urbain et vise à utiliser des techniques innovantes en essaim pour établir et maintenir une supériorité opérationnelle dans cet environnement. Car l’exploration d’un théâtre d’opérations en zone urbaine est complexe : l’environnement est imprévisible, compliqué (occlusion, multiples chemins, découpage vertical de l’espace). Une stratégie de type essaim permettrait d’avoir un réseau de capteurs distribués et dispersés, une combinaison des effecteurs, et une distance opérationnelle accrue. L’idée dans le programme est d’employer environ 250 éléments autonomes et hétérogènes au sein de l’essaim, dans une zone équivalant à 8 blocs urbains (rappelons que nous sommes aux USA et que leurs villes sont conçues avec Minecraft – juste pour plaisanter), et pour une durée moyenne de mission de 6 heures.

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La logique est présentée dans le schéma ci-dessous : les individus sont munis d’algorithmes de base (ainsi SLAM signifie Simultaneous Location & Mapping, cartographie et localisation simultanées). Des missions de plus haut niveau sont définies (les primitives), et le système multi-agents doit lui montrer l’emploi de tactiques (comme donner l’assaut à un bâtiment).

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Pour ce faire (et comme présenté dans la vidéo ci-après), l’agence cherche à développer un environnement interactif de type jeu vidéo permettant à des opérateurs humains de juger de la pertinence des tactiques de l’essaim observées. En parallèle, la DARPA souhaite disposer d’une plate-forme de test physique permettant d’évaluer les individus autonomes et de définir une architecture de contrôle.

Dans sa forme, le projet est dynamique et itératif et utilise la méthode agile: tous les 6 mois, la DARPA organise un « Sprint » – donc une session de prototypage rapide – sur l’une des thématiques d’intérêt : autonomie de l’essaim, tactiques de l’essaim, interaction essaim/humain, environnement virtuel et plate-forme de test physique.

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En parallèle, l’agence peut décider de déclencher un « sprint » sur une thématique ad hoc, à n’importe quel moment. Le schéma ci-après présente l’organisation du projet.

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Le projet est innovant dans le fond et la forme, même si c’est encore une fois l’alliance de groupes industriels « classiques » qui rafle la mise, la phase 1 du contrat ayant été notifiée à Raytheon BBN Technologies et Northrop Grumman, les acteurs moins classiques se voyant intervenir lors des sprints. Presque innovant, donc…