LES DONNÉES NUMÉRIQUES,
LE NOUVEAU NERF
DE LA GUERRE ?

L'émergence d'un marché militaire
de l'intelligence artificielle en France

Alina SURUBARU
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RÉSUMÉ :

Cet article présente les premiers résultats d'un programme de recherche plus large consacré à l'étude des projets d'« innovation numérique » dans le domaine militaire. Depuis l'arrivée au pouvoir d'Emmanuel Macron en 2017, la « valorisation » des données produites par les équipements militaires est considérée comme une priorité de la politique de transformation numérique du ministère des Armées. Or l'offre commerciale de traitement massif et automatisé de ces données peine à émerger, à la fois pour des raisons organisationnelles et techniques. En s'appuyant sur une enquête de type qualitatif menée depuis 2019 (soixante-quatre entretiens et plusieurs observations au sein d'événements professionnels), cet article suit les tâtonnements de la rencontre de l'offre et de la demande dans ce domaine, en montrant le rôle structurant de l'État dans ces processus. Le cas de la maintenance prédictive des équipements militaires permet d'étudier finement ce jeu d'acteurs et de mieux éclairer les rapports de pouvoir sur le marché, notamment entre les *insiders* (les grands groupes de l'armement) et les *outsiders* (GAFAM, start-up, etc.).

**Mots-clés** : incertitudes, marché, IA, données numériques, militaire, socio-logie économique
# DIGITAL DATA, THE NEW SINEWS OF WAR?

## The emergence of a military artificial intelligence market in France

### ABSTRACT:

This article presents early findings from a broader research project focused on ‘digital innovation’ in the military sector. Since Emmanuel Macron became president in 2017, the Ministry of the Armed Forces has prioritized the use of data generated by military equipment as part of its digital transformation. However, the market for large-scale, automated data processing has faced challenges, both organizational and technical. Based on a qualitative study conducted since 2019 (including 64 interviews and observations at various professional events), this article explores the difficulties in aligning supply and demand in this field, highlighting the important role of the State in these processes. The case of predictive maintenance for military equipment offers insights into the dynamics between key players, particularly between established defense companies and newcomers like GAFAM and start-ups.

**Keywords:** uncertainty, market, AI, digital data, military, economic sociology.
A la fin des années 2000, dans un contexte de « redécouverte brutalement de la guerre » (Fernandez et Jeangène Vilmer, 2020, p. 14), le développement de l'intelligence artificielle (IA) apparaît comme un enjeu politique important pour la souveraineté de la France : « Le traitement massif des données, c'est le nouveau nerf de la guerre. C'est ce qui nous permettra de prendre la bonne décision. Aussi, nous ne pouvons donc dépendre de personne », affirme avec conviction en 2017 Florence Parly, alors ministre des Armées (Lagneau, 2022).

Profitant de cette mise à l'agenda de l'IA, les experts militaires n'hésitent pas à vanter publiquement les promesses de ces technologies : amélioration des activités de surveillance et de renseignement, facilitation de la gestion des situations de crise, consolidation de la robustesse des futurs systèmes de combat, etc. (Gary, 2021). Certains s'aventurent même à défendre la mise en place de robots tueurs, capables de décider de manière autonome et sans intervention humaine, le ciblage, puis le déclenchement d'une frappe militaire (Jeangène Vilmer, 2014). Dans la vie quotidienne des armées, ces ambitions technologiques restent toutefois tempérées ; à court et moyen terme, le ministère des Armées vise surtout l'amélioration de la gestion des ressources humaines et de la planification du soutien logistique et du maintien en condition opérationnelle (MCO) des matériels de guerre (Jorge, 2019).

Cet article étudie les conditions sociales d'émergence d'une offre commerciale d'IA dans ce domaine en France. À partir des premiers résultats d'une enquête en cours (voir encadré), il montre comment l'incertitude concernant la définition du statut des « données numériques » participe à la structuration de la concurrence sur le marché de l'IA militaire. Le cas des équipements de défense montre non seulement l'importance des premiers jeux de données dans la mise en place d'une démonstration crédible des performances techniques (Rosental, 2009), mais aussi le rôle du travail de valuation marchande (Callon, 1998, 2013) dans la constitution du pouvoir
algorithmique (Cardon, 2015 ; Pasquale, 2016). Ce travail est présent tout
au long de la vie des algorithmes, dès l'instant où les acteurs de l'offre
et de la demande se projettent dans un futur commun : « l'échange n'est
pas contenu dans la seule transaction marchande ; il est préparé, anticipé,
répété, en un mot, disséminé » (Callon, 2013).

Les épreuves techniques des algorithmes, pourtant nombreuses, ne
remettent pas en question leur existence marchande. C'est ce que montre
par exemple Daniel Neyland, à partir du cas d'un projet d'IA développé
pour la sécurité des transports publics dans l'Union européenne (Neyland,
2019). En l'absence de preuves fiables concernant l'efficacité technique de
leur produit, les coordinateurs de ce projet utilisent leur imagination et
surtout leur « dextérité calculatrice » pour rendre malgré tout le monde
émergent « convaincant et lisible » aux yeux des potentiels investisseurs.
Ils créent ainsi une « narration captivante » et l'inscrivent dans un docu-
ment qui peut circuler indépendamment des formes prises par la démon-
stration technique. Neyland décrit ainsi une étape importante dans la vie
quotidienne des algorithmes (la levée des fonds), mais d'autres moments
peuvent s'avérer charnières, dans la mesure où ils obligent les acteurs
économiques à ajuster leurs représentations de « l'objet » de la transac-
tion (changement de législation, émergence des nouveaux acteurs écono-
miques, nouvelles découvertes scientifiques, etc.).

En effet, les différentes qualifications d'un même « objet » ne cessent d'évo-
luer dans le temps et c'est pourquoi l'ensemble des récits et dispositifs qui
participent à un moment ou à un autre, à donner une « valeur marchande »
aux algorithmes de l'IA peuvent être intéressants à étudier (Courmont,
2021). Ce postulat de recherche permet d'élargir la focale d'analyse, pour
prendre en compte une plus grande variété d'acteurs susceptibles d'inter-
venir dans ces processus. Dans le cas qui nous intéresse, deux types d'ac-
teurs sont importants : d'un côté, les organisations publiques en charge
de la définition de la politique de la donnée dans le domaine militaire
(« l'État ») et de l'autre côté, les grands groupes de l'armement<fnref n="1" />. Les deux
jouent un rôle actif dans la stabilisation des frontières du marché de l'IA
militaire (Fligstein, 2001 ; François, 2008), même si leur capacité à peser

<footnote n="1">1. Le ministère des Armées identifie sept maîtres d’œuvre principaux de l’armement : Airbus Group, Safran, Thales, MBDA, Nexter, Naval Groupe et Dassault Aviation (Marois, 2017).</footnote>
sur la qualification de « l'objet » des transactions dépend aussi des activités des entreprises ayant davantage d'expérience dans le développement des algorithmes d'IA (Thibout, 2022).

En suivant les tâtonnements qui caractérisent aujourd'hui la rencontre de l'offre et de la demande d'IA militaire en France, cet article explique pourquoi la création de ce marché suppose l'existence préalable d'un accord institutionnel sur la définition des « données numériques ». L'article montre ainsi les effets des luttes à l'intérieur de la bureaucratie d'État (Art, 1973 ; Allison, 1999 ; Daho, 2016) sur la stabilisation de cet accord. Dans un second temps, l'article utilise le cas du marché de la maintenance prédictive des matériels de guerre pour appréhender de manière plus fine le jeu d'acteurs économiques et, surtout, les rapports de pouvoir qui émergent entre

## L'enquête

Cet article présente les premiers résultats d'un programme de recherche sur « l'innovation numérique » dans le domaine militaire. Le programme est dirigé par l'autrice et il est financé par l'Agence nationale de la recherche (2019-2024). Il se décline en plusieurs axes de travail : i) une enquête de type qualitatif sur l'émergence du marché de l'IA dans le domaine militaire en France ; ii) une enquête de type qualitatif sur la transformation des marchés de l'infrastructure des données numériques (menée par Victor-Manuel Afonso Marques dans le cadre d'une thèse de doctorat) ; iii) une enquête de type quantitatif sur la structure des opportunités de rencontres d'affaires dans le domaine de l'armement (à travers l'étude de l'annuaire des anciens auditeurs de l'Institut des hautes études de la défense nationale).

Je mobilise ici uniquement des données recueillies dans le cadre du premier axe de travail de ce programme, soit soixante-quatre entretiens (dont environ une quarantaine ont été enregistrés). Après avoir identifié l'ensemble des acteurs intervenant dans la gouvernance des données numériques au sein du ministère des Armées, j'ai mené entre 2020 et 2022 une campagne d'entretiens avec :

a) des fonctionnaires de la Direction générale de l'armement (ingénieurs « big data analytics », référents maintenance prévisionnelle) ;

b) des officiers généraux travaillant au sein des états-majors des armées ou au sein d'organismes interarmées tels que la Direction de la maintenance aéronautique, la Structure intégrée du maintien en condition opérationnelle des matériels terrestres et le Service de soutien de la flotte (chargés du domaine « innovation numérique », responsables de l'innovation) ;

c) des managers et chargés de projets d'innovation au sein des grands groupes de l'armement ;
d) des managers et des responsables d'affaires au sein d'entreprises du numérique ;

e) des fonctionnaires du ministère des Armées (chargés de mission pour la gouvernance des données).

Les données ainsi recueillies sont complétées par deux types d'observations : des observations participantes à des événements publics (salons professionnels, forums de rencontres, séminaires de travail, etc.) et des observations *in situ* au sein d'un grand groupe de l'armement<fnref n="1" />. Enfin, une revue de presse sur les questions de maintenance prédictive des équipements militaires (réalisée pour la période 2015-2022, à partir d'une veille de la presse professionnelle) complète ce dispositif de collecte de données.

Pour assurer l'anonymat des personnes citées dans cet article, je ne fournis pas d'informations précises sur leur parcours ou les responsabilités. De manière générale, je respecte scrupuleusement la confidentialité des témoignages et des informations collectées. Pour cette raison, les données économiques et techniques qui permettraient de contextualiser les échanges dans ce domaine ne figurent pas dans cet article, sauf s'il s'agit d'informations publiées dans la presse.

Les engagements d'anonymat et de confidentialité sont ordinaires dans les programmes de recherche en sociologie, mais le cas de l'armement exige un surcroît de vigilance<fnref n="2" />.

les insiders (les grands groupes de l'armement) et les outsiders (des entreprises sans expérience dans le domaine de la défense, mais qui disposent des compétences dans le traitement massif des données numériques).

## DÉFINIR LA « DONNÉE », PROGRAMME POLITIQUE OU ENJEU DE LUTTES ORGANISATIONNELLES ?

Depuis l'arrivée au pouvoir d'Emmanuel Macron en 2017, le pouvoir exécutif ne cesse de rappeler la nécessité de mettre en place une « politique publique de la donnée ambitieuse », garante de la souveraineté du

<footnote n="1">1. Puisque ces observations sont toujours en cours, elles ne feront pas l'objet d'une analyse dans cet article.</footnote>

<footnote n="2">2. Pour une réflexion méthodologique sur la confidentialité dans ce domaine, voir le numéro 118 de la revue *Cultures & Conflits* intitulé « Les territoires du secret : confidentialité et enquête dans les mondes pluriels de la sécurité », en particulier l'introduction (Daho et al., 2020).</footnote>
pays<fnref n="2" />. Cette politique prévoit des mesures très différentes (ouverture des données publiques, partage avec les industriels des données produites par les institutions de l'État, développement de l'IA, etc.), le singulier et le pluriel du terme (« donnée » – « données ») figurant parfois de manière confuse dans le même document<fnref n="3" />. Déclinée au sein du ministère des Armées, cette politique donne lieu dès le mois de novembre 2017 à une première prise de position de la ministre Florence Parly, à travers la signature d'un document programmatique intitulé « Ambition numérique du ministère des Armées »<fnref n="4" />. Considérant que « les nouvelles technologies ont révolutionné notre quotidien » et qu'« elles s'imposent désormais durablement sur nos théâtres d'opération, dans nos rangs comme dans ceux de nos adversaires », ce document incite les militaires à adopter « ce changement de paradigme » pour « être à sa pointe sous peine de le subir ».

Selon le vice-amiral Arnaud Coustillère<fnref n="5" />, la transformation numérique du ministère des Armées correspond ainsi à une « nouvelle façon d'aborder le système d'information, en mettant l'utilisateur et la donnée au centre afin de rendre le fonctionnement de l'organisation plus efficient » (Coustillière, 2020, p. 165). Quatre feuilles de route structurent cette « politique », dont une intéresse particulièrement notre démonstration. Il s'agit de la maîtrise et la valorisation des données. Cette expression n'est pas une innovation sémantique du ministère des Armées, mais renvoie explicitement au vocabulaire du management en entreprise (Benedetto-Meyer, 2019 ; Carayol

<footnote n="2">2. « Mettre les données au service de l'action publique », https://www.transformation.gouv.fr/ministre/actualite/le-gouvernement-poursuit-son-engagement-pour-une-politique-ambitieuse-douverture, site consulté le 1er juin 2023.</footnote>

<footnote n="3">3. Voir par exemple la circulaire n° 6264/SG du 27 avril 2021 relative à la politique publique de la donnée, des algorithmes et des codes sources.</footnote>

<footnote n="4">4. « Ambition numérique du ministère des Armées », https://www.defense.gouv.fr/sites/default/files/dgnum/Ambition%20Num%C3%A9rique%20-%20Minist%C3%A8re%20des%20Arm%C3%A9es.pdf, site consulté le 15 décembre 2021.</footnote>

<footnote n="5">5. Après une carrière de quinze années embarquées et quatre commandements de bâtiments de combat, cet officier général s'est investi dans de nombreux chantiers de modernisation numérique. Premier officier général à la cyberdéfense (poste créé en 2011, qu'il exerce jusqu'en 2017), il est ensuite chargé jusqu'en 2020 de la transformation numérique du ministère des Armées. Voir sa biographie sur le site du Pôle d'excellence Cyber https://www.pole-excellence-cyber.org/presentation-du-pole/equipe/biographie-arnaud-coustilliere-president-du-pole-dexcellence-cyber/, consulté le 15 juin 2023.</footnote>
et Laborde, 2019), qui s'est imposé au cours de ces dix dernières années en vantant les vertus de l'avènement d'une nouvelle « ère numérique » dans nos sociétés (Barlatier, 2016). Pour les vulgarisateurs de ce nouveau dogme, « la Maîtrise et la Valorisation des données sont les deux composantes essentielles et indissociables de toute stratégie numérique dans les entreprises. Tant pour des raisons opérationnelles que réglementaires, les flux documentaires et leurs contenus informationnels doivent être pris en compte [...]. Simultanément, l'exploitation de ces mêmes données et contenus [...] constitue un des fondements de la valorisation des contenus. Pour ce faire, les technologies utilisées sont celles du *content analytics*, du sémantique, du prédictif, de la *data vizualisation*... » (Huot, 2015).

Ces promesses de modernisation circulent aussi au sein des institutions de l'État (Jeannot, 2020), entraînant des conséquences non seulement sur l'expérience des usagers (Mazet, 2019), mais aussi sur la création des nouveaux types d'offres de service public (Cluzel-Métayer, 2018 ; Alauzen, 2021 ; Courmont, 2021). Dans le milieu de l'armement, ce n'est qu'à partir de 2017 que ce jargon est mis à l'ordre du jour, à travers les discours de la nouvelle ministre des Armées. Au nom de cette fameuse « transformation numérique », Florence Parly annonce donc de nombreuses réorganisations institutionnelles et surtout, elle décide de créer de nouvelles structures de gestion des données et des systèmes d'information. La dernière de ces structures, l'Agence du numérique de défense, voit le jour le 23 avril 2021 et est placée sous la responsabilité du délégué général pour l'armement6.

<footnote n="6">6. Aujourd'hui, environ 450 personnes travaillent pour l'Agence, mais uniquement 15 % y sont attachées organiquement. L'agence gère plusieurs projets informatiques structurants pour l'activité des armées (le système d'information, de gestion et d'administration des licences d'exportation des matériels de guerre, le logiciel de solde interarmées, le système d'information de la maintenance aéronautique, l'interconnexion sécurisée des réseaux du ministère, le programme de création d'une plateforme de stockage et d'exploitation des données massives du ministère par IA, etc.). Voir la présentation institutionnelle du site : https://www.defense.gouv.fr/and, consulté le 14 juin 2023.</footnote>
À terme, cette agence doit mutualiser et fédérer l'ensemble des acteurs institutionnels de ce domaine, qui, chacun à leur échelle, ont aussi connu au cours de ces dernières années de nombreuses réformes :

1. La Direction interarmées des réseaux d'infrastructure et des systèmes d'information (DIRISI). Structure interarmées, la DIRISI est l'opérateur historique des systèmes d'information et de communication de la Défense.

2. Le commandement de la cyberdéfense (COMCYBER) est également une structure inter-armée, qui a vu le jour en 2017. Le COMCYBER dirige l'ensemble des forces de cyberdéfense des armées, directions et services.

3. Les directions des systèmes d'information représentant les autorités métiers au sein de l'État-major des armées, du Secrétariat général de l'administration du ministère des Armées (SGA) et de la Direction générale de l'armement (DGA).

4. Enfin, la DGNum. La DGNum est une direction générale du ministère des Armées. Elle assume la fonction d'administrateur ministériel des données. Créée en 2006 sous le nom de la direction des systèmes d'information, elle change de nom en 2018. La DGNum avait pour mission de coordonner l'action des armées, directions et services en matière d'inventaire, de gouvernance, de production, de circulation, de partage et d'exploitation des données au sein du ministère des Armées.

Avant la mise en place effective de l'Agence du numérique de Défense, la DGNum représentait donc l'acteur central dans la politique de transformation numérique des armées. Cependant, cette organisation est confrontée, dès sa création, à de nombreuses difficultés. Tout d'abord, la division des responsabilités entre les armées, les organisations interarmées et le ministère n'est pas claire. En tant que direction du ministère, elle n'a pas d'autorité sur la DGA ou l'État-major des armées. Elle n'a pas non plus autorité sur la DIRISI. Ensuite, sa capacité à mener une réforme d'ampleur est fortement contrainte par les caractéristiques techniques de l'infrastructure du ministère : « un réseau interne de 220 000 machines, des réseaux classifiés, plus de 10 000 postes de travail, 1 600 systèmes d'information exploités, plus de 1 000 sites en France métropolitaine, outre-mer et dans le monde » (Coustilliere, 2020, p. 166).
À ces difficultés d'ordre organisationnel et technique s'ajoutent des difficul-
tés d'ordre institutionnel, que les fonctionnaires de la DGNum découvrent
en cours de route. Ces difficultés ne font jamais l'objet de prises de parole
publique, mais elles sont mentionnées en entretien, sous couvert d'anony-
mat : « *La donnée, en fait, personne ne comprend. Très honnêtement, je*
*pense, alors je suis un peu dur, mais tout le monde va vous dire « C'est*
*important, c'est important. C'est très important la donnée ! », et en fait, ça*
*en reste à « C'est très important ».* (Haut fonctionnaire, DGNum, entretien,
2020). Cette tension entre les objectifs énoncés par la ministre et leur mise
en œuvre n'est pas spécifique à l'action publique du ministère des Armées.
Les objectifs des politiques publiques font toujours l'objet d'une traduction
à l'échelle locale et cette traduction dépend de la capacité de ces acteurs-re-
lais à inscrire ces priorités sur le terrain. Dans le cas de la DGNum, sa
légitimité est toutefois contestée avant même qu'elle ait l'occasion de faire
ses preuves. Considérée comme éloignée de la réalité opérationnelle, la
DGNum est vue par les militaires uniquement comme une vitrine poli-
tique du ministère : « *La DGNum se targue de faire des expérimentations*
*en mode agile, mais quand il faut passer en industrialisation, il n'y a plus*
*personne. Ils aiment bien afficher des actions, mais cela suit rarement sur*
*le terrain.* » (Officier, EMA, entretien, 2020).

Ce manque de légitimité a des effets directs sur la capacité de la DGNum
à imposer des priorités à propos de la « politique de la donnée » et plus
généralement, de la transformation numérique des pratiques des armées :

« Ça fait un an et demi, deux ans et demi que je plaide pour ça [...]. Je leur ai tout de suite dit : “Arrêtez de parler de propriété des données et arrêtez de rentrer par le sujet de la propriété, parce que sinon jamais nous n’aboutirons à faire du partage de données.” Ça n’existe pas juridiquement, ça ne sert à rien de partir sur ça. C’est pour ça que la propriété de la donnée, moi, le travail qu’a fait ce groupe... Ils ont fait un rapport sur la propriété des données. Ils ont travaillé, mais pendant un an pour arriver à la conclusion qu’il faudrait peut-être demander à des juristes des conseils. » (Haut fonctionnaire, DGNum, entretien, 2020)

Le groupe auquel fait allusion ce haut fonctionnaire est un groupe de travail
sur le traitement massif des données mis en place par la DGA et l'État-ma-
jor des armées (EMA). Menant ses travaux de manière indépendante, ce
groupe reste donc en dehors du périmètre de la DGNum, mais oblige ses fonctionnaires à prendre position, puis à en tenir compte dans la définition de la « donnée ».

Les débats inter-organisationnels et ces désaccords sur la question de la propriété des données permettent néanmoins de négocier le périmètre de responsabilité de chaque acteur, puis d'aboutir à des mesures opérationnelles. Par exemple, le 19 novembre 2020, l'état-major de la Marine adopte une directive concernant la politique et la feuille de route « donnée »<fnref n="7" /> qui permet d'anticiper les enjeux dans ce domaine et qui prévoit les moyens (humains et matériels) dont la Marine estime avoir besoin à moyen terme. Outre la création d'un poste de directeur de la donnée, cette directive prévoit la création d'un Centre de service de la donnée et d'un Centre d'intelligence artificielle maritime. La directive prévoit aussi une « montée en puissance RH » en plusieurs étapes, avec l'objectif à l'horizon 2024 de disposer d'une vingtaine de personnes dans ce domaine.

Quant à la question épineuse de la propriété des données, elle est officiellement « réglée », car aucune disposition législative n'a été prise à ce sujet. Cependant, la question de la propriété n'est pourtant pas définitivement évacuée des négociations entre l'État et les entreprises de la défense. Les données numériques produites par les équipements militaires sont formattées selon un standard industriel, qui reste la propriété du maître d'œuvre. Pour cette raison, d'autres difficultés peuvent émerger dans la gestion des « données », comme en témoigne cet extrait d'entretien à propos des données embarquées sur des bâtiments de la Marine :

> « Une donnée qui sort d'un système d'information embarqué sur un bâtiment, ben elle sort brute, elle sort formatée, telle qu'on l'a achetée par rapport au système d'information. [...] Les industriels disent : "Si vous voulez déstandardiser et avoir le format brut, il n'y a pas de problème, je vous le remets, mais vous allez payer." Et nous, on dit : "Mais non, on ne va pas payer, c'est notre donnée !" "Oui, je suis d'accord, c'est votre donnée, mais vous ne voulez pas le standard. Le standard, c'est vous qui me l'avez demandé dans le contrat, ce n'est pas moi qui vous l'ai fourni, comme ça, de fait, c'est vous qui avez acheté une prestation pour qu'elle soit fournie comme ça, et maintenant que la prestation est faite, vous me dites que vous

<footnote n="7">7. Document interne.</footnote>
voulez en plus qu'elle soit autrement, donc pour moi, c'est une prestation supplémentaire, il n'y a pas de problème, mais il faut la payer." » (Officier supérieur, entretien, 2020)

Dans ce contexte de renégociation contractuelle des engagements client-fournisseur, la question de la valeur marchande des données se pose de manière explicite (Callon, 2013). L'État demande à ses fournisseurs d'analyser les données de ses équipements pour améliorer la maintenance, mais la mise en forme de ces données (Courmont, 2021) fait aussi l'objet d'une transaction marchande : comment mettre alors un prix sur un service qui n'existait pas auparavant ? La réponse à cette question nécessite un regard analytique sur la structure du marché et sur les rapports de pouvoir entre les différents acteurs économiques (Fligstein, 2001 ; Surubaru, 2014). Le prix de la « donnée » militaire n'est pas juste le résultat de la rencontre entre l'offre et la demande, mais une des conséquences de la politique de la « donnée » du ministère (Garcia, 1986). Cette politique structure l'offre, mais oblige ensuite le « client étatique » à définir son besoin, pour éviter de payer le prix fort. En d'autres termes, c'est la structure du marché de la maintenance prédictive qui définit *in fine* la valeur marchande de ces données, plus que les calculs des ingénieurs ou les négociations contractuelles.

## VALORISER LA « DONNÉE ». LE CAS DU MARCHÉ DE LA MAINTENANCE PRÉDICTIVE

À la fin des années 1990 et au début des années 2000, le maintien en opération conditionnelle des équipements militaires (MCO) devient un véritable sujet de préoccupation politique (Surubaru, 2022). Le taux de disponibilité des équipements chute, alors que les coûts de l'entretien connaissent une augmentation très importante (Kirat et al., 2003 ; Cour des comptes, 2004 ; Cour des comptes, 2013). Selon la Cour des comptes, le coût de l'entretien d'un Rafale à l'heure de vol est estimé en moyenne de 14 596 euros (pour la période 2009-2013), alors qu'un Mirage 2000 ne coûtait que 8 082 euros. À titre de comparaison, l'heure de vol de l'Américain F-35 est estimée par le Pentagone à 24 000 dollars.
Entre 2003 et 2015, les crédits de l'Entretien Programmé des Matériels grimpent de plus de 25 %. En 2017, le coût de la maintenance dans le budget de la défense est ainsi estimé à environ 17 %. Quant au coût de la maintenance par rapport au coût global de possession d'un équipement de guerre, les experts américains et anglais avancent le chiffre de 70 %. En France, il n'existe pas de données officielles à ce sujet et les économistes peinent à fournir des estimations pertinentes, mais ceux qui publient sur ce sujet semblent confirmer les évaluations de leurs homologues étrangers. Dans ce contexte politique où la maîtrise des coûts du MCO devient une priorité, il n'est pas surprenant de constater que les promesses de l'IA relayées par la ministre des Armées enthousiasment déjà certains experts militaires (Gary, 2021). Ayant fait ses preuves dans la gestion des flottes civiles, notamment sur les appareils produits par Airbus (Loukil, 2015), la maintenance prédictive apparaît au milieu des années 2000 comme une solution technique capable justement de faire baisser la facture du MCO.

En 2018, un premier contrat de MCO prédictive est confié à Safran Helicopter Engines à hauteur de 2 millions d'euros (le projet Dominno). Safran est chargé de réaliser une étude sur le développement d'une capacité de moteur dit « connecté », le but étant d'étudier pendant deux ans la possibilité de collecter et d'analyser un grand nombre de données numériques pour anticiper les pannes. Selon les propos du responsable de ce projet chez Safran, l'ambition est « d'imaginer des plans de maintenance fortement modifiés avec de l'intelligence artificielle [...] » pour « sortir un peu du monde figé » de la maintenance d'aujourd'hui (Barnier, 2018).

Avant même que les résultats de cette étude soient connus, les officiers militaires expriment des doutes quant à la capacité de ce type de contrat à répondre aux problèmes financiers du MCO. Ces professionnels regrettent notamment le fait que l'État soit obligé de payer plusieurs fois le même type de prestations : « Depuis 2000, on est en plein dans le big data. On pourrait en faire, l'exploiter. Toutes les données sont là. Les industriels n'ont pas réalisé que c'était déjà le cas ou alors, le fait de ne pas dire qu'ils le font déjà leur permet d'obtenir d'autres financements. » (Officier supérieur, entretien, 2020).

À la suite de cette première initiative, d'autres émergent très rapidement, mais elles n'ont pas toutes la même portée opérationnelle, ni le même soutien
de la part du ministère des Armées. Tout d'abord, les grands groupes de
la défense promettent de développer l'IA pour renforcer dans les années
à venir leur offre de services déjà existante. C'est le cas par exemple de
l'entreprise Dassault Aviation qui signe en 2019 un contrat d'entretien pour
la flotte des avions de combat Rafale. Appelé « Ravel », ce contrat d'un
montant avoisinant les 3,5 milliards d'euros (hors TVA) engage l'État avec
cette entreprise pour dix ans. Dans le cadre du Ravel, Dassault doit mettre
en place un système d'information qui est capable de gérer les activités de
maintenance et le stock des matériels pour l'ensemble de la flotte. Dassault
doit aussi développer une « plateforme big data » destinée à nourrir les
algorithmes de la maintenance prédictive (Chachaty, 2019).

Pour tenir ce type d'engagement, les insiders créent de nouveaux partenariats avec des entreprises de service du numérique, mais aussi avec des start-up dont les technologies innovantes n'ont pas encore fait leurs preuves sur le marché. Parfois, ce partenariat est encouragé par le pouvoir adjudicateur, qui demande lui-même aux start-up de travailler avec les grandes entreprises de la défense. C'est le cas par exemple de CKP Engineering, un bureau d'études créé en 2017. À la suite de sa participation au stand « innovation » du Forum entreprises de défense, il est mis en lien par le ministère des Armées avec le constructeur d'équipements militaires terrestres Nexter<fnref n="8" />. Les deux entités signent ainsi en 2021 un accord pour réaliser une expérimentation sur le circuit d'huile du char. Cette expérimentation reste en dehors du contrat structurant signé par Nexter au même moment pour le MCO du char Leclerc (d'une durée de dix ans et un montant de plus d'un milliard d'euros), mais témoigne de la capacité des insiders à renforcer l'offre de leurs services, en s'appuyant sur les technologies développées par des challengers (ici, une start-up française).

Depuis 2017, le nombre de start-up qui s'intéressent à ces niches des
marchés de la défense reste toutefois limité (moins d'une dizaine) et cela
pour plusieurs raisons. Tout d'abord, l'accès à la commande publique
est vu par les dirigeants des petites entreprises comme « compliqué » et
« obscur » (discussion informelle, juin 2021), impliquant des délais longs

<footnote n="8">8. Communiqué d'entreprise publié le 30 juin 2021 sur le site de la revue *Opérationnels* : https://operationnels.com/2021/06/30/un-nouveau-partenariat-pour-le-mco-du-char-leclerc/, consulté le 15 mai 2022.</footnote>
de signature des contrats : « On m'a dissuadé d'y aller et moi-même j'ai fini
par en être convaincu. Je ne peux pas me permettre d'attendre deux ans
une commande, voire plus. Je dois déjà payer les salaires, rembourser nos
crédits. Je ne dis pas qu'à l'avenir ça ne peut pas bouger, mais pour l'ins-
tant, le militaire c'est vraiment un pari trop risqué pour nous. » (Dirigeant
d'une entreprise de 8 personnes, entretien, septembre 2021). Une deuxième
raison qui explique la faible présence des start-up dans ce domaine est liée
à la particularité des « données numériques » à analyser. Comme l'explique
ce fonctionnaire de la DGA, les algorithmes d'IA doivent s'entraîner sur un
jeu de données pertinentes, sinon la prévision des pannes n'a pas de sens :

« On a fait une expérimentation pendant six mois avec une petite boîte,
mais pendant cette période, notre matos n'a quasiment pas servi, donc ce
n'était pas concluant. Il faut une activité a minima pour faire tourner les
algo. Donc il faut de la donnée. J'ai déjà expérimenté un logiciel de main-
tenance prévisionnelle sur une base de données où il n'y avait pas de panne,
il a beau être intelligent le système, s'il n'y pas de panne, il ne peut rien
faire. » (Entretien, octobre 2019)

Quant aux matériels de guerre qui sont utilisés de manière intensive par les
forces armées (les avions de combat, les hélicoptères, etc.), le partage des
informations opérationnelles (coordonnées GPS, etc.) ou des conditions
d'emploi (température, présence du sable, etc.) semble poser problème aux
personnes en charge de ces dossiers : « Une chose est sûre, les données
GPS en opération, on ne les donnera pas. On n'est pas chez Air France ici,
avec une activité régulière et des vols réguliers, à transporter les vacan-
ciers. On fait la guerre et ça, certains ont tendance à l'oublier. » (Officier
général, entretien, novembre 2019).

En l'absence d'une offre commerciale de maintenance prédictive, les
choix d'investissement de l'État participent finalement à la faire émerger.
POCEAD est le nom d'une de ces initiatives, dont le but est la création
d'une « Plateforme d'ouverture de centralisation, d'exposition et d'ana-
lyse des données »<fnref n="9" />. Soutenu par le premier directeur de la DGNum, le
vice-amiral Arnaud Coumillière, le projet POCEAD devait permettre au

<footnote n="9">9. Voir le site institutionnel du projet : https://archives.defense.gouv.fr/dgnum/notre-actualite/pocead-une-plateforme-data-au-service-des-metiers.html, consulté le 17 juillet 2023.</footnote>
ministère des Armées de disposer d'« une première capacité pour travailler sur la donnée », pour « mettre à disposition un data lake et des outils de visualisation, d'exploitation de données » (Haut fonctionnaire, DGNum, entretien, 2020). Pour cela, la DGNum confie ce projet en 2018 à un consortium formé par le groupe Cap Gemini et deux start-up françaises, à savoir Saagie et Opendatasoft. Le montant de cette expérimentation n'est pas public, mais selon les témoignages recueillis, il est vraisemblablement inférieur à 700 000 euros.

L'idée du projet POCEAD était de « faire en sorte que des données qui sur le papier ne se parlent pas, puissent se parler pour créer un nouvel usage que l'usage pour lequel elles ont été créées initialement » (Directeur commercial, start-up, entretien, 2020). Ces données peuvent ensuite être « augmentées par les données qui sont déjà disponibles en open data, sur les découpages géographiques, sur les consommations énergétiques, etc. Potentiellement, des données qui viennent de chez Naval sur un certain nombre de sujets de maintenance, avec des données qui viennent de chez Thales sur d'autres types de sujets, POCEAD peut les faire parler ensemble et du coup en tirer d'autres usages (pilotage et tableau de bord sur la performance de la commande publique, etc.). » (Directeur commercial, start-up, entretien, 2020).

Selon les officiers militaires interviewés, cette expérimentation a été menée à « petite échelle », pour faire de la concurrence aux grands projets d'infrastructure du numérique de la DGA : « La maintenance prédictive... le monde militaire n'a pas attendu que Thales ou la DGA se réveillent pour faire de l'IA. Côté DGNUM, il y avait l'idée de commencer par le bas pour donner des petits outils, pour acculturer les gens à faire une petite plate-forme. » (Officier général, entretien, 2020).

En 2017, la DGA lance en effet le programme ARTEMIS (pour « Architecture de traitement et d'exploitation massive de l'information multi-sources »), dont l'ambition est de créer une solution souveraine en matière de stockage et d'exploitation des données des armées. La communication du ministère des Armées à propos de ce programme est réduite, mais les journalistes estiment le montant global des contrats à environ 300 millions d'euros (Lagneau, 2021), un montant nettement supérieur aux autres expérimentations de ce type. Étant donné l'ampleur du programme,
la DGA décide dans un premier temps de mettre en concurrence deux consortiums : d'un côté, la société Atos associée à Cap Gemini et de l'autre côté, le groupement Thales/Sopra Steria. En avril 2021, la DGA attribue le marché d'optimisation et de préparation de l'industrialisation du programme ARTEMIS à Thales et à Atos, qui annoncent un mois plus tard la création d'une société commune (Athea). Cap Gemini et Sopra-Steria continuent également à travailler sur le projet, mais en tant que sous-traitants.

En dépit des différences évidentes en termes de taille et d'ambition opérationnelle, les équipes de POCEAD et d'ARTEMIS annoncent chacune vouloir utiliser le MCO aéronautique comme cas d'usage. Cependant, l'intérêt pour ce cas diminue au fur et à mesure que leurs travaux avancent en parallèle. Ainsi, ARTEMIS finit par donner la priorité aux demandes de la Direction du renseignement militaire, tandis que POCEAD développe surtout une aide à la décision pour les campagnes de mobilité du personnel militaire (Godin, 2021).

Ces différents projets développés par le ministère des Armées, dont l'article donne ici un bref aperçu, ne présagent en rien de l'évolution à long terme des frontières du marché. Celui-ci se caractérise à présent par une très forte plasticité, car les positions et les stratégies de positionnement sur le marché des acteurs (aussi bien les insiders que les outsiders) sont soumises à des aléas multiples, qui dépassent le cadre de l'État-nation. Cependant, quelle que soit l'application opérationnelle de ces premières initiatives, elles participent toutes à construire les attentes des armées quant à l'usage de l'IA dans le domaine de la logistique et du soutien des équipements. Ces attentes alimentent ensuite la définition du besoin de maintenance prédictive et créent de ce fait, les conditions nécessaires pour la stabilisation des prix de ce service.

## CONCLUSION

Le cas de la maintenance prédictive militaire est intéressant pour comprendre la construction tâtonnante d'un marché de la « donnée ». Trois séries de processus permettent d'expliquer les dynamiques marchandes à l'œuvre. Tout d'abord, l'État est un acteur central, dans la mesure où ses
pratiques de sélection des fournisseurs participent à la création même de l'offre commerciale, ainsi qu'à la définition de la valeur du service en question. Le deuxième processus qui structure les possibilités de rencontres entre l'offre et la demande de services est lié aux relations de pouvoir entre les acteurs économiques. Pour faire face aux pressions des *challengers* (les entreprises voulant entrer sur le marché de la défense), les *insiders* doivent pouvoir répondre aux attentes des armées. Leur longue expérience des négociations contractuelles avec l'État constitue une ressource organisationnelle importante, qui leur permet de mieux anticiper les nouveaux enjeux liés à la propriété, l'échange et à l'analyse des données numériques des équipements militaires.

Cependant, la circulation internationale des modèles de valorisation de la « donnée » peut également avoir des effets à long terme sur l'offre disponible en France. L'article n'aborde pas explicitement cet aspect, mais nous considérons que l'action économique des *outsiders* a toujours des effets sur la structure d'un marché : si les *insiders* semblent aujourd'hui renforcer à court terme leur position, leurs activités risquent de connaître une réorganisation importante, notamment à la suite de l'institutionnalisation à l'échelle mondiale d'un ensemble de solutions technologiques qu'ils ne maîtrisent pas nécessairement (le *cloud*, etc.). C'est pourquoi, pour paraphraser les mots de la ministre des Armées cités en introduction, le nerf de la guerre n'est pas la « transformation numérique » des activités, mais la stabilisation d'un accord institutionnel à propos des « bonnes » conditions de la mise en circulation des « données numériques » en tant que « marchandise ».
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