kamrulkonok/evalllm2026-french-defense huggingface dataset:
Drones navales DENIS.pdf — page 13

13 
 
Généralités des systèmes de drone 
appliqués aux opérations militaires  
 
A. Définitions des systèmes automatisés 
 
1. Drones VS systèmes automatisés 
 
Depuis 
maintenant 
de 
nombreuses 
années, 
l’utilisation d’automatismes s’est généralisée dans les 
systèmes d’armes et dans les véhicules, avec une très 
grande variété d’emploi. De la stabilisation d’un mirage 
2000 par ses commandes de vol électriques aux missiles 
de croisière, en passant par les modes de tir de certains 
systèmes anti-aériens10, nous sommes entourés de 
systèmes qui nous aident à agir avec des degrés plus ou 
moins sophistiqués et transparents d’automatisme. 
Le terme d’autonomie est souvent utilisé pour 
décrire l’étendue grandissante des tâches et choix 
explorés par ces systèmes, à la faveur des progrès 
technologiques. Citant les travaux MCDC (Multinational 
Capability 
Development 
Campaign), 
le 
concept 
exploratoire interarmées sur l’emploi de l’intelligence 
artificielle et des systèmes automatisésiv  définit 
l’autonomie de tels systèmes ainsi : « capacité (…) à agir 
sous la supervision d’une programmation humaine, selon 
ses tâches, ses règles, ses états internes et ses 
connaissances, 
sans 
intervention 
extérieure ». 
 
10 Le système ASTER 15 équipant les frégates de la Marine 
nationale peut-être utilisé en mode d’engagement 
automatique.
Drones navales DENIS.pdf — page 14

14 
 
L’autonomie est donc une forme d’automatisme 
caractérisée 
par 
une 
variance 
plus 
grande 
de 
l’environnement et des choix possibles. 
 
Le terme de drone a historiquement été utilisé pour 
désigner des véhicules téléopérés, le plus souvent 
aériens, à même de se déplacer et d’effectuer un certain 
nombre de tâches. Aujourd’hui, on peut utiliser ce terme 
pour décrire un type de robot, c’est-à-dire « un 
équipement disposant de capteurs, d’un système de 
commande logique et d’actionneurs (…), capable de 
manipuler des objets, de se mouvoir ou d’exécuter des 
opérations selon un programme fixe, modifiable ou 
adaptable ». 
Par 
ailleurs, 
il 
« calcule, 
selon 
sa 
programmation, ses stratégies de fonctionnement selon 
un état final recherché »v. Le drone est donc un système 
automatisé mobile, qui peut opérer selon quatre grands 
modes de fonctionnement :  
 
- 
Drone téléopéré : il est à tout moment lié à son 
opérateur par un système de communication, 
avec un déport des tâches de l’équipage. Il peut 
se 
charger 
de 
tâches 
de 
bas 
niveau 
automatiquement, à commencer par celle qu’un 
système piloté effectuerait (maintien en ligne de 
vol d’un aéronef, atterrissage automatique, 
etc.) ; 
 
- 
Drone supervisé : les tâches de bases sont 
automatisées (pilotage, navigation, observation, 
pointage des armements, etc.), mais la situation 
est en permanence supervisée par un opérateur 
humain qui décide des tâches de haut niveau à
Drones navales DENIS.pdf — page 15

15 
 
effectuer (changement de zone, étape de la 
mission, assignations capteurs, désignations, 
engagements, etc.) ; 
 
- 
Drone semi-autonome : ce système effectue des 
tâches de bas et haut niveau sans intervention 
humaine. Il ne peut modifier les tâches, les règles 
et le cadre spatio-temporel, le plus souvent fixés 
avant la mission, sans intervention humaine. Un 
missile de croisière SCALP, suivant son plan de 
vol, adaptant son pilotage à son environnement 
et reconnaissant son objectif pré programmé 
fonctionne comme un drone semi-autonome 
simple. Les drones de type « munition rôdeuse », 
comme le drone Harpy11 qui patrouille sur une 
zone prédéfinie avant de désigner et détruire 
automatiquement les radars adverses en 
émission est un drone semi-autonome avec une 
capacité de désignation et d’engagement 
automatique ; 
 
- 
Drone pleinement autonome. Il effectue sa 
mission en modifiant potentiellement son cadre 
et ses règles au-delà de sa programmation 
initiale. Il dispose d’une capacité d’adaptation 
maximale avec une capacité de contrôle de 
l’humain minimale. Il n’existe pas à ce jour de tels 
systèmes. 
 
Il faut noter que ces dénominations doivent être 
liées au degré maximal d’autonomie atteignable par le 
 
11 UAV israëlien.
Drones navales DENIS.pdf — page 16

16 
 
drone, ce dernier pouvant passer d’un mode de 
fonctionnement à l’autre en cours de mission. Par 
exemple, un missile air-air moderne peut être supervisé à 
son lancement, avec une liaison avion-missile (LAM) 
active permettant au pilote de redésigner la cible, puis 
semi-autonome une fois la LAM coupée, utilisant son 
autodirecteur pour assurer la recherche et la poursuite 
finale de sa cible. 
En ce qui concerne ce mémoire, nous nous 
intéresserons particulièrement aux drones supervisés et 
semi-autonomes. 
 
 
2. Intelligence artificielle : GOFAI vs deep learning 
 
L’expression « Intelligence Artificielle » (IA) est 
aujourd’hui largement répandue dans le champ 
sémantique. On peut considérer que les travaux d’Alan 
Turing au cours de la Seconde guerre mondiale 
constituent la théorie mathématique à l’origine de 
l’informatique.  Après la création du premier ordinateur 
électronique en 1945, l’informatique n’a eu de cesse de 
vouloir transformer des données en résultats, afin de 
suppléer l’intelligence humaine. 
Historiquement, il s’agissait pour les systèmes 
informatiques d’accélérer le calcul d’algorithmes basés 
sur de la logique (si A : alors B). Les progrès de la 
programmation (c’est-à-dire, la capacité à complexifier 
ces algorithmes) et du matériel informatique (capacité à 
stocker les données et à traiter rapidement des 
opérations logiques) ont permis d’améliorer sans cesse 
les performances informatiques. En 1997 un pas
Drones navales DENIS.pdf — page 17

17 
 
symbolique a été franchi lorsque l’ordinateur Deep Blue 
d’IBM a fini par battre aux échecs Garry Kasparov, le 
champion du monde d’alors. Il ne s’agissait plus alors 
pour l’IA de suppléer l’homme mais d’être plus 
performante que lui dans certains cas. Pourtant, l’IA de 
Deep Blue ne consistait qu’en un algorithme classique, 
dont le succès était fondé sur la puissance brute 
informatique capable de passer en revue des millions de 
combinaisons possibles en quelques secondes. Cette 
GOFAIvi (Good Old’Fashionned AI), était encore basée sur 
la modélisation complète d’un environnement et ses 
règles, ici un jeu, et la formalisation de liens de causalités 
par un cerveau humain. On comprend que ce type d’IA, 
aux raisonnements complètements maitrisés, est très 
adapté aux systèmes fermés mais peut atteindre ses 
limites pour gérer des environnements complexes. 
Les progrès de l’IA dont nous parlons de nos jours 
sont le plus souvent liés aux progrès du machine learning 
(auto-apprentissage). Là où la GOFAI est un pur produit 
logique, l’IA auto-apprenante (que nous nommerons IA 
pour simplification) est un pur produit empirique qui se 
base sur l’analyse d’une quantité immense de donnée 
pour établir des liens de corrélation. C’est le retour à une 
utilisation de la technique des réseaux neuronaux, couplé 
à la mise à disposition des bases de données colossales 
fournies 
par 
l’internet, 
qui 
permettent 
son 
développement actuel. L’IA présente notamment 
l’avantage de ne pas avoir à modéliser un problème ou 
son environnement trop complexe. Elle donne d’ailleurs 
des résultats objectifs : la victoire récente d’Alpha-GO 
contre le champion du monde de GOvii, les diagnostiques 
de cancer à partir d’images médicalesviii, ou plus proches 
des considérations militaires, la victoire 5-0 d’une IA
Drones navales DENIS.pdf — page 18

18 
 
contre un pilote humain lors de combats aériens 
simulésix. 
Mais malgré ses succès récents et son potentiel 
avéré, l’IA auto-apprenante apporte deux contraintes 
dimensionnantes pour son utilisation dans des systèmes 
d’armes. D’abord, elle nécessite un grand volume de 
données préalable pour pouvoir être entrainée (« Alors 
que notre esprit incroyablement agile peut reconnaître 
tous les chats à partir d’un chat, la très laborieuse IA ne 
peut reconnaître un chat qu’à partir de tous les chats »x). 
Cela constitue une difficulté au développement de 
certaines fonctionnalités, et doit d’ailleurs nous inciter à 
avancer dès-à-présent sur les problématiques de collecte 
et de valorisation des données. De plus, le résultat d’une 
IA ne peut être prédit théoriquement. Il convient donc 
d’imaginer des méthodes extensives de test qui devront 
être effectués tout au long de la vie et du développement 
du système d’armes. 
 
 
B. La règle des 4 Ds et les avantages comparatifs 
du drone 
 
Pourquoi utiliser un drone pour une tâche 
habituellement effectuée par un humain ou système 
habité ? Afin de répondre à cette question, on a 
historiquement fait référence à la règle des 3 D « Dull, 
Dirty, and Dangerous »xi auquel on rajoute souvent 
aujourd’hui un 4ème D : « Dear » ou « Difficult ». Si cette 
règle élémentaire permet de défricher quelques aspects 
de l’avantage comparatif du drone pour certaines
Drones navales DENIS.pdf — page 19

19 
 
missions, il convient néanmoins de préciser la 
signification que chacun de ces termes peut revêtir. 
 
 
1. Dull – fastidieux 
 
On fait référence ici aux tâches difficilement 
effectuées par des humains parce qu’elles sont 
répétitives, fastidieuses, et/ou nécessitent une grande 
endurance. Pour être plus précis, on peut caractériser 
deux qualités différentes du drone : 
- 
Capacité à répéter une tâche quasi-parfaitement 
en s’affranchissant des limites de concentration 
d’un cerveau humain. Le système automatisé 
apporte 
une 
garantie 
de 
performance 
continue (pilote automatique, robot industriel, 
traitement de données, etc.) ;   
- 
Capacité à effectuer sa tâche dans la durée, au-
delà des limites de la fatigue physique humaine. 
 
L’apparition en 1801 du métier à tisser Jacquard, est 
probablement l’un des premiers exemples d’utilisation 
d’un système semi-automatique remplaçant l’homme 
pour des tâches répétitives. 
Remarquons que l’autonomie du système est ici 
centrale dans l’expression de cet avantage comparatif. En 
effet, un drone complètement télé-opéré reste limité par 
l’endurance de son équipage déporté. Si le changement 
d’équipage en cours de mission permet de contourner ce 
problème, le gain opérationnel global s’en trouve affecté.
Drones navales DENIS.pdf — page 20

20 
 
2. Dirty – sale 
 
Initialement Le concept de travail « sale » faisait 
notamment référence à un environnement hostile : zone 
polluée, irradiée, souterraine… etc. Si on utilise cette 
acception, on observe sa redondance évidente avec la 
notion de tâche dangereuse, traitée plus loin. Le drone 
permet dans ce cas simplement de réduire les coûts et les 
entraves liées à la protection de l’opérateur humain vis-
à-vis des dangers liés à l’environnement de sa mission. 
Il apparait plus judicieux de considérer ici les tâches 
effectuées dans des environnements désagréables ou 
pénibles : le drone ne fait pas forcément mieux, mais 
l’humain ne veut pas ou ne veut plus faire. C’est une 
notion plus subjective, qui évolue avec la société. Mais ses 
conséquences sont bien réelles, notamment en termes de 
problématique 
RH. 
On 
notera 
notamment 
que 
l’ensemble des missions qui amène à isoler et 
déconnecter les individus peuvent entrer aujourd’hui 
dans cette catégorie. 
Comparativement aux missions répétitives, la télé-
opération est là un moindre frein pour exprimer les 
qualités intrinsèques du drone. 
 
 
3. Dangerous – dangereux 
 
C’est probablement la première idée qui vient à 
l’esprit, surtout pour des militaires : un drone peut 
prendre plus de risques qu’un système habité. C’est une 
évolution naturelle de la portée des capteurs et des
Drones navales DENIS.pdf — page 21

21 
 
effecteurs qui permet de préserver la vie de nos soldats 
en les éloignant des armes adverses. 
Cet avantage du drone vis-à-vis du danger se décline 
sous deux aspects principaux : 
- 
La capacité à respecter les consignes de maitrise 
de risque, tant en termes de précision de 
l’exécution que de fidélité de l’intention. Plus 
prosaïquement : pour un drone, la perception du 
risque n’est pas altérée par des phénomènes 
physiologiques ou psychologiques (peur, colère, 
focalisation de l’attention, etc.), et sa capacité à 
respecter les mesures de maitrise du risque non 
plus ; 
- 
On peut lui faire prendre plus de risques, car il n’y 
pas vie humaine en jeu.  
 
 Le premier point a été clairement illustré lors de la 
démonstration AlphaDogfight Trials de 2020xii. Dans le 
cadre de cet évènement organisé par la DARPA12, une IA 
a battu nettement et à plusieurs reprises un pilote de l’US 
Air Force lors de combats aériens rapprochés simulés. Au-
delà de la qualité et de la rapidité des réactions de l’IA 
(côté difficult de la tâche, voir plus bas), c’est bien sa 
capacité à s’affranchir de certaines marges de sécurité, 
donc sa gestion objective du risque et de l’agressivité, qui 
a été identifiée comme un facteur clé de sa victoire. 
 
La seconde assertion concernant l’acceptabilité du 
risque pour le drone mérite d’être développé. En effet, le 
risque est la combinaison de la probabilité et des 
 
12 Defense Advanced Research Projects Agency : l’éminente 
agence de l’innovation de défense américaine.
Drones navales DENIS.pdf — page 22

22 
 
conséquences d’un évènement négatif. Dans le cadre de 
l’emploi d’un drone, on considère qu’il sera toujours 
moins grave de perdre une machine qu’un individu. Si 
cela est difficilement discutable moralement, les réalités 
opérationnelles nous amènent à nuancer cette idée. Le 
caractère consommable d’une arme, comme de toute 
autre ressource, est liée à sa rareté qui elle-même dépend 
du nombre possédé et de la capacité à remplacer. Quand 
vous possédez une demi-douzaine de Reaper, comme 
l’armée française, vous allez probablement les employer 
avec autant de précaution que la plupart de vos systèmes 
habités. On voit ici que la notion de coût, et donc de 
complexité, est au cœur de cette qualité potentielle du 
drone, qui n’est pas acquise intrinsèquement. 
Qui plus est, plus un système est précieux, plus vous 
allez dépenser d’autres ressources pour le protéger. En 
l’équipant 
de 
contre-mesures 
ou 
de 
systèmes 
d’autoprotection, on augmentera encore le coût du 
drone, qui deviendra encore plus précieux. Il est vraiment 
regrettable de ne pas tenter de briser ce cercle vicieux, 
alors que le drone peut enfin offrir cette possibilité.  
Au cours de ces dernières années, l’évolution des 
concepts d’UCAV13 couteux et furtifsxiii vers des projets 
d’UAV où le caractère consommable est au cœur du 
concept, peut être vue comme une prise de conscience 
de certaines incohérences des premiers projets sur ce 
point. Le nouveau projet de l’US Air Force, le Valkyriexiv 
issu du programme LCASD14 montre probablement le 
 
13 Unmanned Combat Aerial Vehicle : type d’UAV aux 
performances et missions d’un avion de chasse. 
14 Low-Cost Attritable Aircraft Strike Demonstrator : low cost 
et consommable sont dans l’acronyme.
Drones navales DENIS.pdf — page 23

23 
 
chemin vers une meilleure application de cette qualité 
typique du drone. 
 
 
4. Dear / Difficult – délicat / difficile 
 
La prise en compte de ce type de tâches comme aires 
privilégiées d’expression des qualités des systèmes 
automatisé est plus récente. Il s’agit dans ce cas d’une 
notion liée à la performance supérieure du système 
automatisée dans la réalisation d’une tâche. Cette 
supériorité n’est pas directement liée à la répétitivité de 
la tâche et à ses conséquences physiologiques sur 
l’opérateur humain mais bien à une supériorité de la 
machine dans la réalisation de la tâche. Cette supériorité 
peut être caractérisée par la vitesse d’exécution et le taux 
d’erreur. 
Depuis maintenant longtemps, les robots industriels 
effectuent des tâches difficiles (et ennuyeuses) avec une 
bien meilleure précision que les humains. Dans le 
domaine militaire, les systèmes d’auto-protection ou de 
défense aérienne, où le temps de réaction est critique, 
peuvent fonctionner selon des modes automatiques.  
 Les progrès plus récents de l’IA et des capteurs (ces 
derniers souvent oubliés, mais ils conditionnent la qualité 
d’observation et in fine de décision) ont permis d’étendre 
spectaculairement le champ d’application de ces 
systèmes automatisés, vers des tâches plus complexes ou 
dans des environnements plus variants.  
Les tâches d’analyse de données font partie 
intégrante de cette catégorie et certaines applications 
médicales en constituent une illustration. Aux Etats-Unis,
Drones navales DENIS.pdf — page 24

24 
 
le National Lung Screening Trialxv a été l’occasion 
d’évaluer la performance d’une IA dans la prédiction du 
cancer du poumon à partir de l’étude d’une radiographie. 
L’IA a été systématiquement plus performante que les six 
radiologues en compétition, réduisant le taux d’erreur 
jusqu’à 11%. Cela est plus impressionnant encore si l’on 
prend en compte que les radiologues avaient des années 
d’études et d’expérience pour arriver à ce résultat. 
Cependant il faut noter deux points d’attention. D’une 
part, plus de 43000 radiographies ont dû être analysées 
par ce programme pour arriver à ce résultat. L’IA a bien 
besoin d’une immense quantité de données pour établir 
des corrélations. Par ailleurs, si une nouvelle forme de 
tumeur apparaissait, le programme serait probablement 
incapable de prédire un cancer. En effet, l’IA prédit le 
futur à partir du passé. Dans ce cas, le travail des experts 
humains 
reste 
fondamental 
pour 
faire 
évoluer 
l’algorithme et l’adapter aux évolutions de la réalité. 
 
L’IA et les systèmes automatisés peuvent donc 
démultiplier une expertise en améliorant son efficacité et 
en évitant de longs temps d’entrainement et de 
formation. Mais elle ne permettra probablement jamais 
de réduire l’expertise humaine en dessous d’une certaine 
masse critique. Par exemple, il faudra encore très 
longtemps former des radiologues pour faire évoluer les 
systèmes automatiques d’analyse de radiographies.  
Ce phénomène est exacerbé par la diversité et 
l’évolutivité 
des 
environnements 
de 
travail 
ou 
d’opération. Car plus un environnement est changeant, 
plus sa prise en compte globale sera un défi pour l’IA, 
nécessitant 
des 
moyens 
d’entrainement 
exponentiellement complexes. En effet, si un système
Drones navales DENIS.pdf — page 25

25 
 
automatisé peut agir plus efficacement dans un cadre 
donné, il aura de grandes difficultés à improviser hors de 
son domaine. Trois grandes options s’imposent alors : soit 
on accepte le risque d’un comportement incontrôlé, soit 
on interdit d’agir hors domaine, soit on pallie ces 
difficultés en faisant de nouveau rentrer un humain dans 
la boucle. Or les opérations militaires sont par leur nature 
même le lieu privilégié de l’expression de la surprise. On 
peut supposer sans grand risque qu’un adversaire 
adapterait sans relâche ses tactiques pour opérer au 
maximum aux limites du domaine d’efficacité de nos 
systèmes automatisés. Cela constitue une dialectique 
autonomie contre complexité des tâches, que seule la 
cobotisation15 permet de dépasser aujourd’hui. 
 
 
5. Avantages comparatifs du drone 
 
Si la règle des « 4 D » permet d’appréhender 
certaines spécificités d’emploi d’un système automatisé, 
elle n’est qu’une approche parcellaire 
dans la 
caractérisation des qualités intrinsèques de ce système. 
Or, comme nous le verrons plus loin, l’utilisation de 
drones apporte également son lot de risques et de 
limites. Il est donc primordial dans une logique 
d’efficacité, de bien identifier les qualités potentielles de 
ces systèmes dans un premier temps, afin de pouvoir en 
 
15 Coopération entre humains, par extension systèmes 
habités, et robots. Cette approche permet de pallier un 
certain nombre de difficultés de conception en en recherchant 
une synergie et un partage des tâches entre l’humain et le 
drone.
Drones navales DENIS.pdf — page 26

26 
 
tirer un bénéfice opérationnel maximal. Pour cela, on doit 
étudier certaines opportunités de conception d’un drone 
et les conséquences qui en découlent : 
 
Il n’y a pas d’humain à bord (critère H) : 
- 
Il peut être considéré comme consommable 
(H1) : 
o On 
peut 
dégrader 
la 
sûreté 
de 
fonctionnement de certains systèmes 
(H1a) ; 
o On peut prendre plus de risques 
opérationnels dans son utilisation (H1b) 
; 
o On 
peut 
limiter 
les 
besoins 
de 
protection, contre-mesures ou auto-
protection (H1c) ; 
- 
Il peut s’affranchir de certaines limites humaines 
(H2) : 
o On peut élargir son domaine d’emploi 
physique (pression, accélération, etc.) 
(H2a) ; 
o On peut rallonger la durée des missions 
au-delà de la fatigue humaine  (H2b) ; 
o La source d’énergie peut-être la seule 
limite 
d’autonomie, 
pas 
de 
ravitaillement en vivres (H2c, ce critère 
est modulé par l’abrasivité du milieu) ; 
- 
Sa forme peut être complètement liée à sa 
mission, son environnement et à sa charge utile 
(H3) : 
o Pas besoin de cockpit/ passerelle (H3a) 
o Pas besoin de lieu de restauration ou de 
repos (H3b) ;
Drones navales DENIS.pdf — page 27

27 
 
o Absence 
de 
tous 
les 
systèmes 
environnementaux liés au maintien de la 
vie (pressurisation, oxygène) (H3c) ; 
o Opportunité 
en 
termes 
de 
miniaturisation (H3d) ; 
- 
Il peut embarquer une forme d’autonomie (A1) : 
o Il peut effectuer un certain nombre de 
tâches individuelles plus efficacement et 
rapidement qu’un humain (A1a) ; 
o Il n’est pas nécessaire d’avoir un 
équipage déporté pour chaque drone, 
un gain en termes de ressources 
humaines 
est 
possible, 
tant 
en 
opérations qu’à l’entrainement (A1b). 
 
Cette liste ne vise pas l’exhaustivité mais permet de 
poser une grille de lecture sur la plus-value d’un drone vis-
à-vis d’un système habité. 
A titre exemple, regardons comment les concepts 
d’UCAV furtifs des années 2010 comme le Neuron16 ou 
ses cousins interagissent avec cette grille. Nous 
utiliserons une note (0 : avantage pas exploité, à 4 : 
avantage exploité de manière décisive) afin de 
caractériser l’expression de l’avantage comparatif du 
drone vis-à-vis d’un système habité (en l’occurrence un 
avion de chasse). 
 
 
 
16 Le Neuron était bien un démonstrateur technologique plus 
qu’un démonstrateur « preuve de concept ».
Drones navales DENIS.pdf — page 28

28 
 
H1A Economie sur 
fiabilité 
1 
 
 
H1B 
Prise de risque ops 
1 
 
 
H1C 
Economie protection 
0 
 
 
H2A 
Domaine d’emploi 
0 
 
Le domaine  de vol est plus limité d’un 
chasseur habité. 
H2B 
Endurance 
1 
 
Les gains de forme ont permis de gagner 
légèrement sur les réservoirs, mais sans 
influence décisive sur l’endurance. 
H2C 
Indépendance rav. 
vivres 
N/A 
 
 
H3A 
Absence poste pil. 
4 
 
 
H3B 
Absence zone repos 
N/A 
 
 
H3C 
Absence sys environ. 
(02…) 
4 
 
 
H3D 
Miniaturisation 
2 
 
Un Neuron est certes plus petit qu’un 
chasseur habité mais l’emport s’en 
ressent. 
A1A 
Efficacité tâche 
N/A 
 
 
A1B 
Gain RH 
? 
 
 
 
Cette approche doit évidemment être nuancée. On 
observe cependant que l’UCAV furtif de grande taille 
peine à démontrer sa valeur ajoutée, seuls les gains de 
forme s’exprimant de manière nette. Cette relative faible 
performance est principalement liée aux choix de 
conception liés à la furtivité, qui nécessite de fortes 
contraintes de formes et de coût. On remplace donc les 
contraintes liées à la présence de l’homme (H3a) par 
d’autres contraintes de conception. Par ailleurs 
l’utilisation de formes furtives limite singulièrement les 
gains possibles en termes de domaine de vol (H2b). Enfin,
Drones navales DENIS.pdf — page 29

29 
 
les gains attendus en capacité d’attrition (H1*) sont 
fortement limités par l’utilisation d’une technologie par 
nature coûteuse et complexe. 
Le concept d’UCAV furtif se trouve ainsi dans une 
situation paradoxale : en se parant d’une technologie 
défensive potentiellement dispensable par sa nature 
même de drone, il neutralise une bonne partie de son 
potentiel de système non habité. D’une manière 
générale, cela met bien en lumière la dialectique 
coût/performance ou coût/complexité qui est au cœur de 
l’efficacité du drone. 
A l’analyse de cet exemple, on voit que le gain 
potentiel en ressources humaines (RH) est l’un des 
derniers domaines ou l’UCAV furtif (ou d’une manière 
générale complexe) peut amener une vraie valeur 
ajoutée. Mais n’oublions pas que cette capacité est 
fortement liée au degré d’autonomie, sous peine de 
devoir mettre un ou plusieurs opérateurs derrière chaque 
drone. Or, plus un système et/ou son environnement de 
mission sont complexes, plus les questions d’autonomie 
amènent leur lot de risques associés.  Là encore, un drone 
de combat trop complexe ou coûteux peine à dépasser 
ses propres limites actuelles pour exprimer pleinement sa 
pertinence. 
L’évolution du programme MQ25 Stingray constitue 
un autre exemple. Le programme initial de 2006 
s’intitulait UCLASS (Unmanned Carrier-Launched Airborne 
Surveillance and Strike). Il s’agissait alors d’un projet 
d’UCAV furtif multi-mission embarqué sur porte-avions. 
Après une première réorientation en 2012 vers un 
aéronef ISR17 aux capacités d’engagement limitées, ce 
 
17 Intelligence, Surveillance and Reconnaissance.
Drones navales DENIS.pdf — page 30

30 
 
programme a encore évolué en 2016 vers le concept 
CBARS (Carrier-Based Aerial-Refueling System). Le 
résultat aujourd’hui est le Stingray, qui est un ravitailleur 
en vol furtif avec quelques capacités d’ISR et de relais de 
communications.  
Il est fort probable, qu’en ayant constaté les 
difficultés de conception d’un tel drone, les responsables 
du programme ont drastiquement revu leur ambition à la 
baisse en termes de diversité de mission. En se 
concentrant sur le ravitaillement, une mission  Dull (et 
même un peu Dirty car elle n’attire pas les foules), au 
cadre relativement simple qui permet d’envisager une 
relative autonomie de décision18 et ne nécessite pas des 
qualités dynamiques particulières, l’outil a retrouvé une 
vraie cohérence et utilité19.  
 
 
C. Les risques génériques liés à l’utilisation des 
systèmes automatisés et leurs conséquences 
 
Après avoir balayé certains avantages opérationnels 
potentiels des drones, il convient de s’intéresser à 
certains risques associés. Là encore, il ne s’agit pas d’être 
exhaustif, mais d’identifier des points d’attention 
pouvant guider des choix de conception. 
Ici l’étude de la doctrine interarmées françaises 
concernant l’emploi des drones aériensxvi ou l’IAxvii, ainsi 
que de certains rapports spécialisés du centre de 
 
18 Ceci d’autant plus que la cobotisation est possible. 
19 La furtivité est ici utile dans le cadre du ravitaillement en 
vols de chasseurs F35, eux-mêmes furtifs.
Drones navales DENIS.pdf — page 31

31 
 
recherche du congrès américainxviii, constitue une 
première approche pertinente. 
 
 
1. Perte de contrôle du système automatisé  
 
Un des premiers risques qui vient à l’esprit à propos 
de l’utilisation des drones est lié au danger de perte de 
liaison avec son pilote ou superviseur ou à la possibilité 
d’interférences ennemies. Comme vu plus tôt, l’emploi 
d’un drone pleinement automatisé reste aujourd’hui 
éloigné. Les communications demeurent donc un point 
central dans le fonctionnement des drones, en particulier 
leur fiabilité et leur débit.  
Le développement de l’autonomie des systèmes 
limite la dépendance à ces deux qualités. D’une part, elle 
réduit la nécessité d’une communication continue pour 
effectuer la mission. D’autre part, le traitement en 
interne des données par le drone limite également le 
volume 
de 
informations 
descendante 
vers 
son 
superviseur. Ce second point est crucial au regard de la 
potentielle saturation rapide de nos ressources spectrales 
liée à la multiplication d’objets communicants sur le 
champ de bataille. 
L’élongation 
des 
communications 
constitue 
également un défi. En particulier dans le cadre des 
communications 
BLOS20, 
la 
multiplication 
des 
intermédiaires de communications (relais, satellites, etc.) 
constituent également une multiplication de possibles 
dysfonctionnements, de goulots d’étranglements, ou de 
 
20 Beyond Line Of Sight : au-delà de l’horizon, par opposition à 
LOS (Line Of Sight).
Drones navales DENIS.pdf — page 32

32 
 
points d’entrés de cyber-attaques ennemis. Par ailleurs, 
la 
militarisation 
accrue 
de 
l’espace 
questionne 
singulièrement le recours aux satellites pour le contrôle 
BLOS de nos futurs drones pour des missions de haute 
intensité. La cobotisation doit donc être privilégiée pour 
le moment dans les nouveaux programmes parce qu’elle 
règle en partie cette question épineuse par la réduction 
des distances entre l’humain et le drone. 
Concernant le risque cyber, on pourrait considérer 
que l’utilisation de logiciels de prise de décision augmente 
la probabilité ou l’efficacité des cyber-attaques sur nos 
drones. Il n’est pas certain que ce risque soit 
significativement plus important que le risque similaire 
déjà existant vis-à-vis de nos systèmes d’armes modernes 
qui reposent d’ores-et-déjà sur de l’informatique 
sophistiquée et des réseaux de communication. Si une 
conception centrée sur la SSI21 est évidemment 
primordiale, ici encore l’autonomie croissante, par sa 
capacité à réduire les flux de communications, peut 
participer à la diminution du risque cyber. 
 
 
2. Erreur de jugement / précision 
 
Comme 
vu 
précédemment, 
les 
systèmes 
automatisés, notamment grâce à de l’AI, peuvent à 
termes être plus performant que l’humain dans la 
réalisation de certaines tâches, en particulier sous 
pression temporelle. Par exemple, en environnement 
opérationnel, la recherche et la désignation d’objectifs 
pourraient 
constituer 
des 
domaines 
d’expression 
 
21 Sécurité des Systèmes d’Information.
Drones navales DENIS.pdf — page 33

33 
 
privilégiés des qualités des systèmes automatisés. Ils sont 
utilisés d’ailleurs depuis longtemps dans des cadres 
défensifs : le système de défense courte portée anti-
missile Phalanx est conçue pour détecter, désigner et 
engager ses cibles automatiquement depuis les années 
1970. Mais l’IA peut permettre d’élargir le spectre 
d’emploi de tels concepts.  
Cependant, l’IA, telle une boite noire, ne peut par 
construction être totalement prédictible. L’utilisation de 
tels algorithmes ne peut jamais tout à fait exclure 
l’émergence d’un comportement imprévu. La doctrine 
française encadre ce risque par l’omniprésence de 
l’homme dans les décisions d’engagement : « l’homme 
supervise en permanence les systèmes de drones aériens 
et prend les décisions d’engagement d’une cible et 
d’ouverture de feu »xix. Cependant, cette solution 
apporte ses limites. Les questions de pression temporelle 
et de temps de réaction étant ici fondamentales. 
Imaginons un système de défense aérien qui ne fait que 
détecter et désigner des missiles et qui laisse l’ordre 
d’engagement à l’humain. Imaginons qu’il n’y ait que trois 
secondes pour prendre la décision (dont une seconde 
sera déjà perdue par le temps de réaction humain) : quel 
jugement va être capable de formuler l’opérateur en deux 
secondes ? Il va simplement réagir trop tard, ou accepter 
la proposition sans avoir la capacité de l’analyser. 
L’imprédictibilité de la réaction du cerveau humain sous 
forte pression temporelle n’est-elle pas ici au moins 
équivalente à l’imprédictibilité du drone muni d’une IA ? 
N’est-on pas dans ce cas plutôt dans l’illusion d’un 
contrôle humain ? 
Le biais qui consiste à attendre d’un système 
autonome 
des 
niveaux 
de 
taux 
d’erreurs 
très
Drones navales DENIS.pdf — page 34

34 
 
significativement inférieurs à celui des humains peut nous 
mener au paradoxe de ne pas utiliser des systèmes 
nettement plus sûrs et fiables que les anciens, 
simplement parce qu’ils ne sont pas parfaitement sûrs et 
fiablesxx. 
L’utilisation mixte de modes automatiques ou semi-
automatiques en fonction des circonstances, alliée à des 
évaluations poussées des réactions des différentes IA 
d’un système de drone tout au cours de sa vie 
opérationnelle, sont le chemin vers une utilisation 
réaliste et efficace de ces outils, en particulier dans un 
cadre de haute intensité.
Drones navales DENIS.pdf — page 35

35 
 
3. Risque d’escalade tactique 
 
Si, par une conception ad hoc, un drone exprime son 
potentiel consommable et peut prendre plus de risques, 
on pourrait craindre un danger d’escalade tactique. « Un 
engagement moindre sur le terrain et la diminution des 
risques de pertes humaines offertes par ces systèmes 
pourraient amener à redouter un recours plus désinhibé 
à l’usage de la force »xxi.  
La notion de symétrie du combat parait importante 
pour étudier cette question. Dans le cadre d’un combat 
entre une unité classique contre des drones, il semble 
acquis que le seuil d’emploi de la force ou de la coercition 
pour détruire ou saisir un drone est abaissé. Le nombre 
relativement important de drones abattus ou saisis 
atteste d’une forme de désinhibition naturelle de la 
violence envers ce qui n’est qu’une machine. 
A l’opposé, si l’on a pu s’interroger sur la 
déshumanisation de l’opérateur de drones tuant un 
terroriste à des dizaines de milliers de kilomètres, son 
expérience est-elle si différente du pilote de chasse qui 
tire une bombe à 15000 pieds d’altitude ou de l’artilleur 
qui délivre ses obus sans même voir sa cible ? Il semble 
plus réaliste de considérer que l’absence de peur (et de 
colère dans le cas d’un drone non télé-opéré) et la 
négation potentielle du concept de légitime défense (en 
particulier si le drone est plutôt consommable) réduisent 
le risque d’emploi intempestif de la violence à travers un 
système automatisé.  
Dans le cas d’un combat dronisé de part-et-d’autres, 
les 
influences 
contradictoires 
des 
moindres 
conséquences de la violence et de l’absence d’effets 
émotionnels permettent difficilement d’évaluer le risque
Drones navales DENIS.pdf — page 36

36 
 
d’escalade. Dans certaines conditions, elle pourrait en 
tout cas être très rapide, car non limitée par la lenteur des 
réactions humaines… mais non incontrôlée, les règles 
d’engagement 
étant 
parfaitement 
respectées. 
L’environnement du combat devrait y jouer un rôle 
important. En effet, dans un pur combat drones contre 
drones, les seuls morts ou blessés proviendraient 
uniquement des dommages collatéraux. Au-delà des 
aspects éthiques, il est probable qu’un tel combat verrait 
sa violence fortement inhibée. Car si l’on peut accepter 
de prendre des risques de dommages collatéraux pour 
dégager nos soldats lors d’une situation de Troop In 
Contact22, en s’appuyant sur la notion de proportionnalité 
issue du droit des conflits armés, cela semble bien plus 
difficile pour défendre une machine. 
Ici le drone montre une de ses faiblesses. D’une part, 
il est intrinsèquement plus difficile à défendre, à appuyer 
au sens de l’appui feu, s’il est seul au contact dans des 
zones au risque de dommages collatéraux avérés. A 
l’opposé, s’il est employé seul dans une zone à faibles 
risques collatéraux, il offre une grande liberté dans 
l’application de la violence à son adversaire. Dans les deux 
cas, la cobotisation peut à nouveau constituer un moyen 
de moduler la difficulté, en permettant à l’humain de faire 
bénéficier au drone proche d’une partie de sa valeur 
morale, et en inhibant par là même la violence adverse. 
 
 
 
22 Ou TIC : notion utilisée pour caractériser l’urgence d’un 
appui feu, elle permet le plus souvent de faire évoluer les 
règles d’engagement en termes de calcul de dommages 
collatéraux.
Drones navales DENIS.pdf — page 37

37 
 
4. Risque d’escalade politique 
 
La notion d’escalade se pose évidemment à des 
niveaux plus élevés. On peut évidemment considérer que 
la réduction du risque de pertes humaines désinhibe 
l’utilisation de la force d’une armée équipée de drones 
pour le décideur politique. C’est d’ailleurs bien l’objet de 
tout système d’armes de minimiser les risques de ses 
troupes avec un effet maximal pour l’ennemi. Cette 
forme de liberté d’action est au cœur même du concept 
de systèmes de drones. 
Le procès des nouvelles armes qui seraient 
dangereuses ou immorales car donnant un avantage trop 
important à leur utilisateur est vieux comme le monde, et 
il a rarement freiné leur emploi.  
De manière plus objective, la question de la licéité 
des armes au sens du droit des conflits armés s’appuie 
principalement sur les notions de proportionnalité et de 
distinction mais n’a jamais fait cas d’un concept 
d’avantage disproportionné au combat. Même si, au 
demeurant, une prise de risques disproportionnée entre 
les deux parties d’un conflit peut constituer une 
vulnérabilité dans le champ des perceptions pour le 
belligérant favorisé. 
Imaginons maintenant un combat plus symétrique 
entre deux armées dronisées. Celui qui accepte de mettre 
également des troupes humaines en jeu ne bénéficiera-t-
il pas d’une légitimité plus forte, et d’une visibilité de sa 
volonté politique plus affirmée ? Ne sera-t-il pas plus aisé 
de rechercher la sympathie et l’appui d’autres acteurs 
pour une force comportant des soldats humains ? S’il est 
difficile de trancher ces questions (la raison du plus fort 
n’est-elle pas toujours la meilleure ?), on ne peut que
Drones navales DENIS.pdf — page 38

38 
 
concéder que la valeur politique du soldat humain sera 
toujours supérieure à celle du robot. Ce qui fait la valeur 
tactique du robot, fait ici sa faiblesse politique. Cet 
argument plaide encore pour la recherche de synergie 
entre l’homme et la machine au sein de forces hybrides.  
 
 
5. Risques juridiques 
 
Conformément au droit des conflits armés (DCA), la 
licéité d’emploi des drones au combat est lié au respect 
« des principes de distinction, nécessité militaire, 
proportionnalité, précaution et humanité »xxii. Sans 
entrer dans le détail des complexes questions juridiques, 
on peut noter que si le sujet des systèmes autonomes 
létaux fait l’objet de discussion au sein de la Convention 
sur 
Certaines 
Armes 
Classiques 
(CCAC), 
aucune 
proposition d’interdiction n’est en vue. D’une part, on 
peut estimer raisonnablement que l’utilisation à bon 
escient du jugement humain dans les chaines de décision 
permettra d’assurer les principes du DCA. D’autre part, 
toutes les grandes puissances militaires s’engagent dans 
la dronisation de leur outil militaire et vont constituer un 
lobby puissant en faveur de sa licéité. 
Au-delà de ce sujet, certaines spécificités de 
conception apporteront un nécessaire rééquilibrage des 
responsabilités en cas de dysfonctionnement. De nos 
jours, le dysfonctionnement d’un système automatisé 
avec de la GOFAI peut-être disséqué et finement analysé. 
Par rétro-ingénierie, on est capable d’identifier la ligne de 
code défaillante et d’éventuellement mettre en cause la 
responsabilité du fabriquant. Le caractère de « boite
Drones navales DENIS.pdf — page 39

39 
 
noire » des nouvelles technologie d’IA limitera fortement 
cette capacité. Dans les couloirs de l’EPNER23, on peut lire 
cette citation de Ferdinand Ferber24 : « Concevoir une 
machine volante n’est rien, Fabriquer est peu, l’essayer 
c’est tout ». Si cette affirmation peut être aujourd’hui 
nuancée dans le cadre de l’aéronautique, elle illustre bien 
le défi des systèmes basés sur de l’IA. En termes de 
performance et fiabilité du résultat, seule la qualité et 
l’étendue de l’évaluation des systèmes pourront faire foi. 
Les capacités de tests et d’expérimentations des 
industriels, des armées et de la DGA devront 
nécessairement monter encore en puissance pour relever 
ce défi ; sous peine de ne pouvoir assurer sereinement un 
transfert de responsabilité juridique de l’industriel vers 
l’Etat, prérequis à toute utilisation d’un système d’armes. 
 
 
D. Spécificités des milieux aériens et maritimes au 
regard des systèmes automatisés  
 
Comme tous les systèmes d’armes, les systèmes de 
drones interagissent avec un environnement particulier. 
Les spécificités de chacun des milieux physiques 
permettent d’exprimer plus ou moins les qualités et 
limites potentielles de ces outils. Afin de caractériser ces 
interactions l’utilisation d’une matrice SWOT25 permet 
 
23 Ecole du Personnel Navigant d’Essai et de Réception : Ecole 
des essais en vol. 
24 Pionner de l’aviation française, décédé en 1909. 
25 Strenghts Weaknesses Opportunities Threats : forces et 
faiblesses (endogènes), opportunités et menaces (exogènes)
Drones navales DENIS.pdf — page 40

40 
 
d’identifier quelles qualités intrinsèques potentielles du 
drone sont privilégiées en fonction du milieu. 
 
 
1. Milieu aérien 
 
Il s’agit du milieu le plus exploré jusqu’à présent. Les 
raisons en sont multiples. Avant les progrès relativement 
récents de l’automatisation, la télé-opération était la 
seule possibilité envisageable. Or, le milieu aérien, par sa 
perméabilité aux ondes, sa « transparence », permet une 
communication relativement aisée, la prise d’altitude des 
mobiles permettant également d’allonger les distances 
effectives de communication LOS. 
Par ailleurs, pour les mêmes raisons, ce milieu 
permet d’avoir une situation tactique claire de l’ensemble 
des mobiles. Cela autorise la gestion de l’anti-abordage 
sans que des capteurs dévolus à cette tâche soient 
embarqués. De plus, le développement depuis de 
nombreuses années du vol aux instruments, a créé un 
environnement technique (GPS, radio-navigation, etc.) et 
procédural (contrôle aérien, règles de navigation 
aérienne, etc.) propices à l’utilisation de drones. Enfin, 
c’est un milieu avec peu de friction, où, en dehors du cas 
particulier des orages violents, l’environnement nécessite 
rarement à lui seul une modification de la mission et de la 
navigation. 
C’est donc principalement pour des raisons de 
simplicité et de maturité technique que le milieu aérien a 
été le premier terrain d’opérations pour les drones.
Drones navales DENIS.pdf — page 41

41 
 
Forces : 
- 
Les élongations de communications LOS peuvent 
être significatives entre plusieurs mobiles 
aériens ; 
- 
La transparence du milieu facilite l’efficacité des 
capteurs embarqués et donc le développement 
de l’autonomie (A1*) ; 
- 
Les gains de formes liés à l’absence de cockpit et 
systèmes environnementaux (H3a et H3d) sont 
significatifs au regard de la sensibilité de la 
question de la masse ; 
- 
La réduction importante des coûts liés à la 
fiabilité de l’aéronautique habitée peut être 
significative (H1a) ; 
- 
La fluidité du milieu permet d’atteindre des 
accélérations et des altitudes qui ne peuvent être 
supportées par l’homme (H2a). 
 
Faiblesses : 
- 
Le caractère énergivore du vol limite les qualités 
d’endurance (H2b et H2c).
Drones navales DENIS.pdf — page 42

42 
 
Opportunités : 
- 
On peut s’appuyer sur le marché civil pour le 
développement du vol autonome. 
 
Menace : 
- 
Ce milieu est perméable aux futures armes à 
énergie dirigée anti-drones ; 
- 
Le Counter-UAV26 est en plein développement. 
 
Etant donné la grande sensibilité de l’aéronautique 
aux questions de forme (aérodynamisme) et de fiabilité, 
on peut légitimement interroger le concept d’aéronefs 
optionnellement habitables qui est parfois utilisés pour 
décrire certains programmes futurs. En repassant ce 
concept à la lumière de l’analyse supra, il semble bien 
difficile de justifier d’un outil qui semble combiner les 
contraintes d’un de conception d’un aéronef habité avec 
les limitations et risques d’un UAV. 
 
 
2. La surface des mers 
 
Forces : 
- 
La combinaison de zones immenses avec des 
vitesses limitées permet d’employer à plein les 
qualités d’endurance du drone (H2b). Ceci est 
amplifié par une consommation métrique 
d’énergie comparativement faible pour des 
charges utiles lourdes ; 
 
26 Doctrines et technologies de défense anti-drones aériens.
Drones navales DENIS.pdf — page 43

43 
 
- 
Un certain nombre de mission de recherche ou 
de surveillance (surface ZEE27, approches sous-
marines) sont fastidieuses (Dull) en plus de 
nécessiter de l’endurance ; 
- 
Les tâches constitutives de certaines missions 
(lutte anti sous-marine, guerre des mines) 
combinent le caractère Dull et Dear et 
permettrait d’exprimer les qualités d’une AI ; 
- 
L’éloignement social intrinsèque aux missions en 
mer en font des tâches Dirty qui trouvent moins 
de candidats dans une société hyper-connectée. 
 
Faiblesses : 
- 
La portée de communication LOS est faible. En 
effet, sans prendre en compte des effets non 
permanents de propagation, la distance de 
communication à la surface de la mer est 
directement liée à la hauteur des antennes de 
l’émetteur 
et 
du 
récepteur 
et 
dépasse 
difficilement 
quelques 
dizaines 
de 
milles 
nautiques. Cela limite fortement les capacités de 
télé-opération (en dehors de l’utilisation de 
relais, aériens ou satellitaires) et implique de 
développer l’automatisation de tels systèmes. Ce 
sont d’ailleurs bien les progrès récents de l’IA qui 
autorisent le développement actuel des USV. 
 
Opportunités : 
- 
L’augmentation de la pression adverse aux 
abords de nos approches ou de nos ZEE nécessite 
 
27 Zone Economique Exclusive.
Drones navales DENIS.pdf — page 44

44 
 
un effort croissant de surveillance et de 
présence. 
 
Menaces : 
- 
La mer est un milieu abrasif. L’exposition répétée 
aux chocs et aux intempéries constituent un des 
freins à l’endurance d’un USV. L’absence 
d’humains à bord limitant les possibilités de 
réparation, une attention particulière doit être 
apporté à la redondance et la fiabilité des 
systèmes. Pour des USV de petites tailles ou 
tailles moyenne, la capacité à subir des 
opérations de maintenance directement en mer, 
par interaction avec un navire habité, peut 
démultiplier son endurance et son efficacité ;  
- 
La mer est un milieu mouvant, quasi discontinu. 
Les phénomènes de houle peuvent constituer 
une limite à la miniaturisation des USV, dans un 
souci de tenue à la mer. D’autre part la grande 
variation des conditions météorologiques et de 
courants nécessitent un niveau de conscience 
situationnelle élevé ; 
- 
Les interactions avec des systèmes habités civils 
sont basés sur l’évitement à vue et une grande 
variété de mobiles et de règles associées. Cette 
difficulté est amplifiée par la limitation de portée 
des capteurs, et l’absence, hors zone très 
spécifiques, 
d’organisme 
de 
contrôle. 
La 
complexité de l’intégration des drones de 
surfaces au milieu du trafic civil constitue donc 
un défi pour la conception des USV.
Drones navales DENIS.pdf — page 45

45 
 
En synthèse, la surface des mers permet d’exprimer 
très efficacement les qualités d’endurance du drone. La 
communication et la détection y sont par contre plus 
délicates, et nécessitent des efforts sur le développement 
de l’autonomie. A court terme, la cobotisation ou 
l’utilisation en environnement côtier, à portée de 
communication de la terre, constituent un moyen 
d’explorer ces capacités à moindres coûts et risques. 
 
 
3. Le milieu sous-marin 
 
Forces : 
- 
Les 
missions 
de 
lutte 
anti 
sous-marine 
nécessitent une analyse de donnée fine et dans 
la durée (tâche Dull / Dear) ; 
- 
Il est très compliqué et dangereux de faire vivre 
un être humain sous l’eau. A ce titre, le gain en 
liberté de conception lié à l’abandon des 
systèmes environnementaux (pression, O2, 
vivres…) et de sécurité est maximal (H1a, H3*) ; 
- 
Plus encore qu’à la surface, la conjugaison de 
zones immenses et faibles vitesses est exacerbée 
par les faibles portées des capteurs et permet de 
maximiser 
le 
rendement 
des 
qualités 
d’endurance du drone (H2b) ; 
- 
C’est un espace encore peu utilisé par des 
applications civiles. D’une part, cela limite 
drastiquement 
l’ampleur 
des 
questions 
règlementaires. D’autre part, les problématiques 
d’intégration dans un trafic civil et de capacités 
d’évitement sont largement absentes.
Drones navales DENIS.pdf — page 46

46 
 
 
Faiblesses : 
- 
La communication y est extrêmement complexe 
avec des portées faibles : cela nécessite une 
conception accès sur l’autonomie. 
 
Opportunités : 
- 
La pression sous-marine adverse est en 
constante augmentation ; 
- 
Le fond des océans va devenir un enjeu fort, se 
territorialiser et probablement se militariser 
(seabed warfarexxiii). 
 
Menaces : 
- 
A l’heure actuelle, il n’existe pas de menace 
spécifique au milieu sous-marin. 
 
Le milieu sous-marin semble ainsi constituer un 
terrain très favorable pour l’utilisation des systèmes 
automatisés. 
Les 
difficultés 
de 
communication 
nécessitent certes de mettre l’accent sur l’autonomie des 
AUV, mais cette tâche est facilitée par un environnement 
stable et l’absence d’interaction avec d’autres véhicules 
habités.