EPS 2022-01 - Essaims de drones aériens, menaces et opportunités.pdf — page 12

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« kill chain » vers celle de « kill web » doit être envisagée, dès lors que certaines phases d’une 
séquence d’engagement, voire toutes, sont susceptibles d’échapper à l’intervention temps réel d’un 
opérateur4. Il en va ainsi de l’affectation dynamique des armes constituées par les différents vecteurs 
de l’essaim, pour ne citer que cet exemple. On échange alors une moindre visibilité dans l’action au 
bénéfice d’une létalité accrue, conséquence d’une supériorité décisionnelle qui exploite sans délai les 
capacités latentes. 
On le voit, la collaboration homme/machine, c’est-à-dire la bonne prise en compte du facteur humain, 
constitue bien la clé d’accès à la capacité de mise en œuvre d’essaims « intelligents » et aux gains qui 
en résultent. A défaut, seuls les modes d’action les plus primitifs et, potentiellement, les moins sur-
additifs, restent accessibles, besoin bien souvent couvert par des essaims scriptés ou téléopérés. 
LES TECHNOLOGIES SOUS-JACENTES 
Un panorama plus détaillé des technologies nécessaires à la mise en œuvre des essaims de drones 
figure en annexe I. Les éléments les plus saillants en sont repris ci-dessous. 
- 
IA DES AGENTS, IA DE L’ESSAIM : L’AUTONOMIE 
COLLABORATIVE 
Deux approches d’IA sont combinées pour mettre en œuvre un essaim fonctionnant en autonomie 
collaborative :  
- L’approche réactive illustrée, dans sa plus simple expression, par l’aspirateur de type Roomba 
qui perçoit son environnement et y réagit ; en combinant des comportements simples on parvient 
à mettre en œuvre des comportements complexes ; 
- L’approche délibérative illustrée, dans sa plus simple expression, par les jeux d’échec où la 
machine envisage les futurs possibles sous l'hypothèse des différents enchaînements 
envisageables afin de les comparer aux buts du jeu pour choisir l'action qui y mène ou en 
rapproche le plus. 
L'approche délibérative donne une représentation symbolique de son environnement à l'agent. Cette 
représentation est une abstraction des sorties des capteurs de l'agent, l'agent manipule ensuite ces 
symboles en interne grâce à un « modèle du monde » et décide de ses actions. On peut résumer le 
principe de cette architecture par : percevoir - modéliser - planifier - agir. Un agent délibératif perçoit 
son environnement, il est capable de mettre à jour un modèle de cet environnement pour prédire son 
évolution, il planifie ses actions dans l'optique de satisfaire ses buts et il agit en fonction de ces plans. 
Il est possible de décrire une architecture délibérative comme un ensemble de règles (les modèles du 
monde et des actions, ainsi que les règles de comparaison entre mondes possibles et buts) et d'états 
internes (l'état courant du monde et les mondes possibles) sur lesquels opèrent ces règles. Un agent 
délibératif manipule des structures de données symboliques de manière dynamique, en mémoire. 
L'approche réactive considère que « le monde est son meilleur modèle ». Dans sa version la plus 
simple, cette approche ne comporte pas d'état interne, les sorties des capteurs sont directement traitées 
par de simples circuits électriques qui calculent en continu le signal à envoyer aux effecteurs. Quand il 
en a, un agent réactif n'a que des états internes statiques du type « cible détectée (oui/non) » ou encore 
« dernière position de la cible ». Bien qu'en général très robuste, un système multi-agents qui fonctionne 
par coordination, et utilise des agents réactifs, n'est capable ni d'accomplir des tâches complexes, ni de 
 
4 Un modèle connu de « kill chain » est le "F2T2EA" ; il comprend les phases suivantes, qui toutes 
sont susceptibles de se dérouler suivant un mode automatique, une fois que la tâche d’engager la 
cible a été attribuée à une IA et aux moyens qu’elle opère ou perçoit (les termes anglais ont été 
conservés à dessein) : Find, Fix: (locate), Track, Target (Select an appropriate weapon), Engage, 
Assess.