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LE MAGAZINE DES INGÉNIEURS DE L’ARMEMENT - N°125
Jérôme Lemaire, 
IGA, Chef du 
Service de la 
Qualité à la DGA
Après une thèse et près d’une dizaine d’an­
nées en intelligence artificielle et robotique, 
Jérôme Lemaire s’est orienté vers les sys­
tèmes de systèmes, d’abord pour prépa­
rer SCORPION puis comme directeur du 
programme SCCOA. Après une immersion 
dans les achats d’armement, le Délégué lui 
a confié à partir de fin 2017 une mission 
sur l’intelligence artificielle, puis une mission 
sur la transformation numérique. Il a pris la 
direction du Service de la Qualité le 1er jan­
vier 2022.
INNOVATIONS, FREINS ?
Même si l’intelligence artificielle a 
fait des progrès ces dernières an­
nées, c’est surtout la réalisation de 
tâches élémentaires qui a percé 
avec la fouille de données structu­
rées et la recherche de corrélation 
entre celles-ci notamment dans le 
commerce électronique (aide à la 
fixation des prix, recommandations 
de produits proches…), le marke­
ting (ciblage des offres, anticipa­
tion de tendances…), la mainte­
nance industrielle… Les premières 
applications sur des données non 
structurées (traitement de la pa­
role et traitement d’images) com­
mencent à être industrialisées dans 
des enceintes domestiques ou des 
smartphones. 
Elles 
concernent 
aujourd’hui des applications bien 
circonscrites, comme la trans­
cription de la parole, la recherche 
d’informations simples ou la re­
Figure  : Estimation prospective du temps nécessaire pour que l’IA atteigne ou dépasse les 
performances humaines selon différents objectifs considérés, les ronds noirs représentant une 
probabilité d’atteinte de 50%. Source :  When Will AI exceed human performance ? evidence from 
AI experts – Oxford University – Yale University
connaissance d’objets dans des 
images (dans le visible). Même si 
les progrès accomplis récemment 
sont indéniables, il reste encore 
beaucoup à faire pour aller au-delà 
d’applications permettant d’effec­
tuer de manière automatisée des 
tâches élémentaires ou très spé­
cialisées (jeu de go, robot aspira­
teur). 
Concernant 
l’accessibilité 
pour 
un robot à des tâches complexes 
via l’intelligence artificielle, plus de 
300 chercheurs et spécialistes en 
IA avaient été interviewés en 2016 
et avaient fourni leur estimation 
sur le délai nécessaire en fonction 
des objectifs considérés (cf. figure 
jointe). Les avancées de ces cinq 
dernières années ont permis de 
progresser mais ne remettent pas 
en cause les ordres de grandeurs 
mentionnés à l’époque (pour le sui­
vi de l’évolution des performances 
sur différentes tâches élémentaires 
consulter 
aiindex.stanford.edu). 
Cela laisse des perspectives pour 
des générations de chercheurs, y 
compris d’ingénieurs de l’arme­
ment ! 
La robotique de défense bénéficie du dynamisme de la robotique ci­
vile et de l’intelligence artificielle, via des algorithmes génériques qui 
sont majoritairement disponibles en open-source. Néanmoins, plus 
les sujets à traiter sont éloignés de cas d’usage civils (sujets et types 
de données) et de plus la conception des chaînes algorithmiques et 
leur paramétrage nécessitent un effort particulier pour le secteur de 
la défense avec la nécessité de débuter les travaux à des niveaux 
de TRL assez bas. La modélisation d’une situation opérationnelle 
de combat terrestre comparée avec celle du jeu de go a déjà été 
évoquée. Concernant les capteurs, on utilise des données d’imageur 
thermique, de radar de surveillance aérienne, de guerre électronique 
qui ne sont pas traités par le secteur civil. Autre exemple, concer­
nant l’interface homme – machine : les grands acteurs du numérique 
s’intéressent surtout à la traduction automatique entre des langues 
courantes et l’anglais ou le chinois ; la défense a besoin d’assistan­
ce à la traduction entre le français et des langues parfois rares que 
l’on rencontre sur les théâtres d’opération. De manière générale, les 
systèmes robotiques militaires présentent des caractéristiques par­
ticulières : systèmes ne disposant pas forcément de liaisons haut 
débit pour des raisons de discrétion ou de brouillage, robotique en 
milieu non coopératif et non structuré (contrairement aux véhicules 
sans chauffeur), haut niveau de sécurisation exigé...  Il est par ailleurs 
nécessaire de tenir compte du besoin d’intégration de ces systèmes 
avec les grandes plateformes dont ils dépendent (interopérabilité du 
système robotique avec le système d’information de celle-ci). Tout 
cela n’empêche pas le développement de robots et de drones qui 
restent majoritairement téléopérés voire avec un certain niveau de su­
pervision comme le montrent d’autres articles de ce numéro.