EPS 2022-01 - Essaims de drones aériens, menaces et opportunités.pdf — page 111

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Air Combat Evolution (ACE) 
Dédié au facteur humain, ACE vise à accroître la confiance des pilotes 
de chasse dans les drones collaboratifs. En partant du combat 
tournoyant, parce qu’il s’agit du vol le plus dynamique, ACE doit 
permettre au pilote d’agir en symbiose d’un dispositif collaboratif 
étendu, apte à couvrir tout le spectre des missions. 
ACE part du constat que la supervision de drones collaboratifs amène 
le pilote à agir comme un chef de mission. La DARPA se place 
implicitement dans la perspective du chasseur monoplace et vise la 
valorisation de l’existant. ACE hiérarchise les fonctions cognitives de 
haut niveau, réservées à l’homme, et les fonctions de bas niveau, 
laissées à l’IA. 
ACE se décline en AlphaDogfight pour la proximité et AlphaMosaïc 
pour la profondeur. ACE traite d’abord les actions à vue (phase 1). 
Dans un deuxième temps, ACE valide des méthodes pour mesurer , 
accroître et prédire la confiance de l’homme dans l’autonomie 
(phase 2). In fine, ACE étend son approche à des scenarios 
opérationnels complexes impliquant plusieurs aéronefs, habités ou 
pas, ouvrant ainsi la voie à une expérimentation en vraie grandeur. 
Dates et historique :  
2019 - 2024. 
En 2016, le logiciel ALFA276 de la société Psibernetix277 était rendu célèbre pour avoir, en situation d’infériorité278, 
systématiquement battu un pilote chevronné279, lors d’exercices tactiques sur simulateur. ALFA se destinait tant aux 
drones qu’à la fonction de copilote virtuel. Il a contribué à dérisquer ACE, sans toujours convaincre ceux qui n’y ont vu 
qu’un jeu vidéo. La compétition AlphaDogfight de 2020, organisée sur 3 jours par la DARPA280 a vu la victoire de Falco, l’IA 
de la société Heron Systems281, rachetée depuis par Shield AI. Cette dernière a combiné la technologie acquise avec ses 
propres capacités pour produire Hivemind, IA « edge », qui permet aux essaims d’opérer de manière autonome, sans GPS, 
ni communication, ni supervision : Hivemind « lit » le champ de bataille et réagit de lui-même. Interfacé avec l’affichage 
tête haute, il est aussi testé au sein de l’USAF (F-16/A-10), à la fois en tant que co-pilote et MUM-T282. 
Acteurs : AFRL, ARCNet (Autonomy Research Collaborative Network), DARPA, Dynetics,  SoarTech (“trust model”), Collins 
Aerospace, Raytheon Technologies, l’Operator Performance Laboratory de l’Universitée de l’Iowa (Cognitive 
Assessment Tool Set), Calspan (modification aéronefs d’essai (L-39 Albatros283)), Johns Hopkins University 
Applied Physics Lab, Lockheed Martin, Boeing, EpiSci, Georgia Tech Research Institute, Shield AI et physicsAI. 
Porteurs potentiels :  
Aéronefs de combat. 
Cas d’usage affichés :  Toute la gamme des missions réalisables en ayant recours à l’autonomie collaborative. 
 
 
276 Combinant logique floue et algorithmes génétiques, ALFA est bâti sur la technologie des « genetic fuzzy trees ». Il est couplé à une 
arborescence de décision élaborées par des pilotes. Initié en 2015, ALFA synthétise les données de tous les capteurs du dispositif 
aérien et exploite les erreurs de l’adversaire. Sa boucle OODA (Observe Orient Decide Act) complète, pour 4 avions, (collecte et analyse 
des données senseurs pour cartographier le scenario, analyse des modes d’action (MA) en cours ou création d’un nouveau MA) est 
quasi instantanée (6,5 ms), ce qui constituait l’objectif recherché. Quelques mois auront suffi pour atteindre ce résultat. 
277 Rachetée depuis par Thales. 
278 Scenario de référence : 2 bleus épaulés par un AWACS et disposant de missiles à courte et longue portée contre 4 rouges équipés 
de missiles à longue portée. Début d’action à 54 Nq des adversaires. 
279 Pilote/instructeur qualifié Air battle Manager, Ground Control Intercept officer et AWACS Mission Commander. 
280 Confrontation des IA à un pilote de F-16. 
281 Heron Systems mettait en avant sa capacité à déployer une IA multi-agents d’apprentissage par renforcement. 
282 Man-UnManned Teaming. 
283 Le pilote en place avant exécute les ordres de l’IA et l’instrumentation mesure la réponse physiologique du pilote en place arrière 
pour déceler les indices révélateurs de la confiance accordée ou pas à l’IA. Le nombre de désengagements de l’IA, les mouvements 
de la tête et du regard sont des métriques d’évaluation. In fine, des L-39 et F-16 seront convertis pour être pilotés par l’IA. 
Hivemind dans un affichage tête haute