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La DGA livre le premier drone de surface de guerre des mines à la Marine nationale dans le cadre du programme SLAM-F _ Ministère des Armées et des Anciens combattants.pdf — page 4

Vidéo : 5'Le JT en direct d'Euronaval : Comprendre la
dronisation navale
5'Le JT Spécial Euronaval Découvrez les enjeux et les projets de la dronisation
navale menés par la Direction générale de l'armement (DGA), les industriels de la
base industrielle et technologique de défense française et les forces de la Marin…
06 novembre 2024
La DGA commande plusieurs centaines de bouées
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La DGA modernise et renforce les capacités des forces en
matière de défense aérienne et de lutte anti-drones
28 janvier 2025
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opérationnel
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acoustiques actives
SonoFlash
à Thales
Le 26 décembre 2024, la Direction générale de l’armement (DGA) a commandé à
Thales plusieurs centaines de bouées au profit de la Marine nationale au titre de
l’accord-cadre SonoFlash. Cette nouvelle génération de bouées acoustiques est…
31 janvier 2025
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Expérimentation opérationnelle au combat drone _ Ministère des Armées et des Anciens combattants.pdf — page 1

Expérimentation opérationnelle au
combat drone
Exercice
Direction : Terre / Publié le : 07 juillet 2022
Un exercice drone, organisé par les élèves de l’Académie militaire de Saint-Cyr
Coëtquidan, s'est déroulé les 20 et 21 juin, en lien avec le Centre de recherche de
Coëtquidan et des industriels.  Il entre dans le cadre des recherches du CREC et de la
formation académique et tactique des élèves officiers.
Envol d'un drone par un opérateur - © Armée de Terre
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Expérimentation opérationnelle au combat drone _ Ministère des Armées et des Anciens combattants.pdf — page 2

Durant deux jours, un exercice drone a eu lieu au sein des écoles de Coetquidan. Au
coeur du village d’entraînement - ville Bizard - les élèves officiers de l’EMIA ont suivi
plusieurs scénarios de prise d’assaut avec et sans drone. En mode défensif ou même
offensif, les drones se trouvaient du côté allié ou ennemi.
© Armée de Terre
Les élèves de l’EMIA ont construit les scénarios. Des indicateurs ont été mis en place
par le Centre de recherche des écoles de Saint-Cyr Coëtquidan (CReC) en lien avec les
industriels, et la Direction générale de l'armement. 7 drones au total ont été déployés
sur cette étude de type Anafi1 et AnafiAI (attaque) avec une articulation en individuel
ou en essaim.
Impliqué dans la formation initiale des élèves officiers de Saint-Cyr, l’observatoire du
CReC sensibilise les élèves-officiers aux technologies de demain et à leur usage. Pour
allier recherche et formation, cet exercice drone est monté avec des industriels qui
mettent à disposition leur matériel afin de les intégrer dans les exercices tactiques.
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L’armée de Terre commandera la composante terrestre de
l’ARF26, une première pour la France
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demain
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Nouméa-La Tontouta _ une formation au télépilotage de drone dispensée dans le cadre de l’Académie du Pacifique _ Ministère des Armées et des Anciens combattants.pdf — page 1

Nouméa-La Tontouta : une formation au
télépilotage de drone dispensée dans le
cadre de l’Académie du Pacifique
Direction : Air / Publié le : 11 avril 2025
Dans le cadre de l’Académie du Pacifique, quatre Aviateurs de la base aérienne (BA)
186 « Lieutenant Paul Klein » de Nouméa-La Tontouta (Nouvelle-Calédonie) viennent
d’achever une formation de télépilotage de drones. Du 12 au 23 mai 2025, ces 4
Aviateurs auront pour objectif de former à leur tour les pays partenaires (TONGA,
FIDJI, PAPOU) de l’Académie du Pacifique.
une formation au télépilotage de drone dispensée par l’Académie du Pacifique
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Nouméa-La Tontouta _ une formation au télépilotage de drone dispensée dans le cadre de l’Académie du Pacifique _ Ministère des Armées et des Anciens combattants.pdf — page 2

Créée en 2023 à l’initiative du président de la République Emmanuel Macron,
l’Académie du Pacifique, basée en Nouvelle-Calédonie, a pour objectif de dispenser
des formations au profit des pays partenaires de la zone Pacifique par des instructeurs
militaires des Forces armées en Nouvelle-Calédonie (FANC).
Encadrés par un formateur d’une société civile spécialisée dans l’usage des drones,
quatre Aviateurs dont l’adjudant Anthony (fusilier commando de l’air), le sergent
Benjamin (fusilier commando de l’air), l’adjudant-chef Benjamin (mécanicien) et le
commandant Philippe (ancien pilote, aujourd’hui réserviste) ont suivi un programme
intensif sur deux semaines. Cette formation comprenait des cours théoriques et des
sessions de vol en drones, un aéronef inhabité, piloté à distance, semi ou
complètement autonome, déployé pour des missions de surveillance et de
reconnaissance. Employé pendant le stage, le drone Delair UX 11, dédié à
l’observation, la cartographie et la photogrammétrie, permettant de générer des
modèles 2D et 3D de l’environnement. L’objectif pour les quatre Aviateurs formés :
devenir à leur tour instructeurs afin de transmettre ce savoir-faire à leurs homologues
des États insulaires du Pacifique (Fidji, îles Cook, Samoa, Tuvalu...). Du 12 au 23 mai
2025, ces 4 Aviateurs auront pour objectif de former à leur tour les pays partenaires
(TONGA, FIDJI, PAPOU) de l’Académie du Pacifique.
Au-delà de l’aspect technique, cette initiative constitue un atout stratégique pour la
BA 186, notamment pour renforcer les capacités d’intervention en cas de catastrophe
naturelle ou pour appréhender les futures missions humanitaires dans la région.
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une formation au télépilotage de drone dispensée par l’Académie du Pacifique
L’Académie du Pacifique
Soutenue par l’État français, l’Académie du Pacifique joue un rôle clé dans le
développement des compétences en assistance et sauvetage, notamment dans le
domaine du HADR (Humanitarian Assistance and Disaster Relief, des opérations d’aide
humanitaire et de secours en réponse aux catastrophes climatiques, menées par les
forces armées). Dans une zone exposée en permanence aux risques naturels, chaque
seconde compte. La maîtrise du drone devient alors une véritable force pour les
opérations de secours et de soutien. 
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L’exercice interarmées et interallié « Orion » 26 a débuté le 7 janvier 2026 par une phase
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ObsDrones - bulletin de veille n°10 - juillet-août 2025.pdf — page 1

2025
OBSERVATOIRE        
DES DRONES
Juillet - Août
Bulletin de veille d’actualité n°10
Etude financée par la 
Direction générale des relations 
internationales et de la stratégie
Marché : 2023.1050131206 
20250902_NP_Obsdrones_Bulletin-de-veille-n010-juillet-aout
ObsDrones - bulletin de veille n°10 - juillet-août 2025.pdf — page 2

2
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Les opinions et analyses exprimées dans ce livrable n’engagent que la responsabilité de leurs auteurs. Elles
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PUBLICATIONS
▪
Infantry 2.0 : Mini Drones and the Future of Tactical Warfare, Laurentiu Grigore, Laviniu Bojor, Juillet 2025
▪
PRC Concepts for UAV Swarms in Future Warfare, CNA, Timothy Ditter, Eleanor Harvey, Juillet 2025
▪
How to Lose the Drone War, Foreign Affairs, Jacquelyn Schneider, Julia Macdonald, Juillet 2025
▪
Unleashing U.S Military Drone Dominance : What the United States Can Learn from Ukraine, Center for 
Strategic & International Studies, Kateryna Bondar, Juillet 2025
▪
Mesh Sensing for Air and Missile Defense, Center for Strategic & International Studies, Masao Dahlgren, 
Patrycja Bazylczyk, Tom Karako, Juillet 2025
▪
The New Salvo War, Center for Strategic & International Studies, Benjamin Jensen, Yasir Atalan, Erik Tiersten-
Nyman, Juillet 2025
▪
Out-Adapting the Enemy : Why Mass Alone Won’t Win Tomorrows’s Wars, Center for Strategic & International 
Studies, Benjamin Jensen, Juillet 2025
▪
Agentic Warfare and the Future of Military Operations, Center for Strategic & International Studies, Benjamin 
Jensen, Matthew Strohmeyer, Juillet 2025
▪
Russian Force Generation and Technological Adaptations, Institute for the Study of War, Kateryna
Stepanenko, Grace Mappes, Sofia Walsh, Jessica Sobieski, Jennie Olmsted, Olivia Gibson, Juillet 2025
▪
Major Developement at Alabuga SEZ Point to Significant Expansion in Military Drone Production, Institute for
Science and International Security, David Albright, Spencer Faragasso, Juillet 2025
▪
Is the U.S Ready for the Next War, The New Yorker, Dexter Filkins, Juillet 2025
▪
Ukraine’s drone walls is Europe’s first line of defense against Russia, Atlantic Council, David Kirichenko, Juillet
2025
▪
Good News and Bad News about Changed U.S Military Drone Policy, The Heritage Foundation, Mike Jernigan,
Aout 2025
▪
Armie Tormented by Drones Innovate Ways to Spot, Jam and Zap on the Cheap, The Wall Street Journal,
Daniel Michaels, Aout 2025
15
ObsDrones - bulletin de veille n°10 - juillet-août 2025.pdf — page 16

GLOSSAIRE
Abréviation / Sigle
Signification
AESA
Active Electrinocally Scanned Array
ALE
Air Launched Effects
ANC
Avanced Naval Capabilities
APKWS
Advanced Precision Kill Weapon System
ATLA
Acquisition, Technology & Logistics
BAE
British Aerospace
CCA
Combat Collaborative Aircraft
CSO “A”
Centre « A » des opérations spéciales
CU
Charge utile
EO/IR
Electro-Opticol / InfraRed
FC-100
Fly Cart 100
FPV
First Person View
GE
Guerre électronique
HMS
Her Majesty’s Ship
IA
Intelligence artificielle
IFDL
Intra Flight Data Link
IRST
InfraRed Search and Track
ISR
Intelligence, Surveillance and Reconnaissance
KAI
Korean Aerospace Industries
LANDEURO
Land Forces Europe Symposium and Expoistion
LEA 
Long Endurance Aircraft
LTDF
Land Tactical Deep Find
LUCAS
Low Cost Uncrewed Combat Attack System
MALE
Medium Altitude Long Endurance
MoD
Ministry of Defence
MTOW
Maximum Take-Off Weight
MUGEM
Multipurpose Unmanned Ground Effect Maritime
OTAN
Organisation du Traité de l’Atlantique Nord
OWA
One Way Attack
ReTex
Retour d’expérience
RPDC
République Populaire Démocratique de Corée
SAR
Search and Recue 
SBU
Services de renseignement ukrainien
SOCOM
US Special Operations Command
TF-X
Task Force X
TRUAS
Tactical Reach Unmanned Aircraft System
UAV
Unmanned Aircraft Vehicle
UCAV
Unmanned Combat Aerial Vehicle
UGV
Unmanned Ground Vehicle
USAF
United States Air Force
USMC
United States Marine Corps
USV
Unmanned Surface Vehicle
UUV
Unmanned Underwater Vehicle
VTOL
Vertical Take-Off and Landing
VR
Réalité virtuelle
16
Épisode 57 _ Drone Ulyx de l’Ifremer _ le futur de l’exploration sous-marine _ _ Ministère des Armées et des Anciens combattants.pdf — page 1

Épisode 57 | Drone Ulyx de l’Ifremer : le
futur de l’exploration sous-marine ?
Direction : CESM / Publié le : 30 mai 2024
Depuis son inauguration en 2020 et sa mise en service en 2022, Ulyx a marqué une
avancée majeure dans l’exploration sous-marine. Ce robot, capable de plonger jusqu’à
6000 mètres de profondeur, est équipé des technologies les plus avancées incluant
l’intelligence artificielle, des capteurs haute performance et un appareil photo de
pointe. Grâce à ces outils, Ulyx permet d’effectuer une cartographie précise des fonds
marins.
thumbnail_ECHO-57.jpg - © CESM
Voir le fil d'ariane
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Épisode 57 _ Drone Ulyx de l’Ifremer _ le futur de l’exploration sous-marine _ _ Ministère des Armées et des Anciens combattants.pdf — page 2

Quelques questions en découlent : 
- Comment est né ce projet ambitieux ? 
- Quelles sont ses missions principales et comment s’inscrit-il dans les objectifs de
l’IFREMER ? 
Le capitaine Gilles Ferrand, commandant de l’Atalante, un bâtiment de la flotte
océanographique de l’IFREMER, nous dévoile tout sur ce drone révolutionnaire, ses
capacités et son utilité pour les recherches océanographiques. 
Pour en savoir plus, écoutez ici.
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Épisode 57 _ Drone Ulyx de l’Ifremer _ le futur de l’exploration sous-marine _ _ Ministère des Armées et des Anciens combattants.pdf — page 3

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les batailles de Getaria et du cap de Gate
À l’occasion des 400 ans de la Marine nationale, Horizons Marines lance une série de
podcasts hors-série consacrée ...
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QE Retard en matière de drones militaires - Sénat.pdf — page 2

opérationnels. C'est tout l'objet de la démarche capacitaire, en particulier dans un domaine aussi
diversiﬁé que celui des drones. La France a ainsi largement pris la mesure du déﬁ que constituent les
drones et la montée en puissance impérieuse qu'ils nécessitent. Cet investissement large réalisé
dans le cadre de la LPM 2019-2025, sur l'ensemble du champ capacitaire lui a permis de combler une
part signiﬁcative du retard passé.
Publiée dans le JO Sénat du 17/03/2022 - page 1445
Page mise à jour le 12 mars 2026
QE Retard en matière de drones militaires - Sénat
https://www.senat.fr/basile/visio.do?id=qSEQ210723886&idtable=q460986|q432524...
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ObsDrones -Bulletin de veille n°9 - mai-juin 2025.pdf — page 1

2025
OBSERVATOIRE        
DES DRONES
Mai - Juin
Bulletin de veille d’actualité n°9
Etude financée par la 
Direction générale des relations internationales et de la stratégie
Marché : 2023.1050131206 
20250628_NP_Obsdrones_Bulletin-de-veille-n09-mai-juin
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PUBLICATIONS
▪
The Russia-Ukraine Drone War : Innovation on the Frontlines and Beyond, Center for Strategic & International 
Studies, Gregory C. Allen, Kateryna Bondar, Samuel Bendett, Mai 2025
▪
Drones, AI and new technology will dramatically change nature of war, UK defence review to warn, The 
Guardian, Dan Sabbagh, Mai 2025
▪
The Terrifying new weapon changing the war in Ukraine, BBC News, Yogita Limaye, Mai 2025
▪
India-Pakistan drone and missile conflict : differing and disputed narrative, International Institute for Strategic 
Studies, Rahul Roy-Chaudhury, Mai 2025
▪
Inside Ukraine’s Fiber-Optic Drone War, TWZ, Howard Altman, Mai 2025
▪
La proliferation des drones militaires marque un tournant déstabilisateur dans les conflits armés en Afrique, 
Centre d’Etudes Stratégiques de l’Afrique, Nate Allen, Mai 2025
▪
Ukrainian Innovations are redefining the role of drones in modern warfare, Atlantic Council, Vitali Nabukhotny, 
Juin 2025
▪
Ungentlemanly Robots : Israel’s Operation Rising Lion and the New Way of War, Center for Strategic & 
International Studies, Benjamin Jensen, Juin 2025
▪
Relative Superiority in the Drone Age : McRaven’s Playbook Metts Ukraine’s Airfield Assaults, Center for 
Strategic & International Studies, Benjamin Jensen, Juin 2025
▪
Tried and tested in war : For European drone manufactures, Ukraine is the place to be, APnews, John 
Leicester, Juin 2025
▪
How Ukraine’s Operation “Spider’s Web” redefines Asymetric warfare, Center for Strategic & International 
Studies, Kateryna Bondar, Juin 2025
▪
UAE drones have given rise to a new arms economy, LSE, Andras Krieg, Juin 2025
▪
Africa’s Scary new age of high-tech warfare, The Economist, Addis Ababa, Juin 2025
▪
Ukraine’s Operation Spider’s Web shows Future of Drone Warfare, Council on Foreign Relations, Michael C. 
Horowitz, Juin 2025
▪
Drone makers battle for air dominance with “Wingman” aircraft, Reuters, Joe Brock, Juin 2025
▪
Beyond the drone lines : Lessons from the drone war in Ukraine, European Security & Defence, Mark Cazalet, 
Juin 2025 
▪
L’industrie du drone se voit bouleversée par la guerre, Le Monde, Jean-Michel Normand, Juin 2025
▪
Retour d’experience et défis de la lutte anti-drones, RDN, Boris Pomirol, Juin 2025
▪
Missiles, drones et munitions rodeuses : les nouveaux paramètres de l’équation pour la longue portée, RDN, 
Bastien Cardot, Baptiste Meoglin, Juin 2025
▪
Drones sous-marins, aériens ou terrestres : comment la France prepare la guerre du futur, France Bleu, Juin 
2025
15
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GLOSSAIRE
Abréviation / Sigle
Signification
AA
Anti Aircraft
AES
Alliance des États du Sahel
AEWEC
Airborne Early Warning and Control
ALPV
Autonomous Low-Profile Vessel
ASuW
Anti-surface Warfare
ATR
Automatic Target Recognition
CBRN
Chemical, Biological, Radiological, and Nuclear
CCS
Système de contrôle commun 
CD 25
Capability Demonstration 2025
CU
Charge utile
DAMM
Autonomous Multifunctional Ground Vehicle Demonstrator Programme
DAPA
Defense Acquisition Program Administration (Corée du Sud)
DARPA
Defense Advanced Research Project Agency (Etats-Unis)
DIU
Defense Innovation Unit (Etats-Unis)
DSK
Drone Show Korea
EO/IR
Electro Optique / Infra Rouge
FO
Forward Observer
FPV
First person View
GE
Guerre électronique
GUR
Direction principale du renseignement ukrainien 
JMSDF 
Japan Maritime Self-Defense Force
JMU
Japan Marine United
LASS
Low-Altitude Laser Defense System
LEO
Low Earth Orbit
LM
Loitering Munition
LOAD
Low-Cost Air Defence
LUSV
Large Unmanned Surface Vehicle
MoD
Ministry of Defence
MTOW
Multi-Mission, Utility, Logistics & Expedition
MULE
Multi-Use Logistics Enhancement
MUSV
Medium Unmanned Surface Vehicle
OTAN
Organisation du Traité de l’Atlantique Nord
RAF
Royal Air Force (Royaume-Uni)
RAAF
Royal Australian Air Force
RDPC
République Démocratique et Populaire de Corée
RetEx
Retour d’Expérience 
RVB
Rouge Vert Bleu
SBU
Ukraine’s Security Service
S-UAS
Small UAS
TF-X
Task Force - X
UAV
Unmanned Air Vehicle
UGV
Unmanned Ground Vehicle
USV
Unmanned Surface Vehicle
UUV
Unmanned Underwater Vehicle
VR
Virtual Reality
16
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Orchestrating Manned-Unmanned Missions Using AI-Based  
Tasking System Across Multi-Domain Operations in M&S 
Tanya S. Paul 
Thales, cortAIx Labs 
1 avenue Augustin Fresnel, 91767 Palaiseau cedex 
FRANCE 
tanya.paul@thalesgroup.com  
Nicolas Duclos-Hindie 
Thales, cortAIx Labs 
1405 boulevard du Parc-Technologique, Quebec, Qc G1P 4P5 Canada  
CANADA  
nicolas.duclos-hindie@thalesgroup.com  
Daniel Lafond 
Thales, cortAIx Labs 
1405 boulevard du Parc-Technologique, Quebec, Qc G1P 4P5 Canada  
CANADA  
daniel.lafond@thalesgroup.com  
ABSTRACT  
The growing incorporation of unmanned systems (UAVs, UGVs, USVs, UUVs) within all domains is 
reshaping military operations, from planning to mission execution. NATO regularly demonstrates interest in 
training exercises such as REPMUS (Robotic Experimentation and Prototyping with Maritime Unmanned 
Systems), where the synchronization of hybrid manned-unmanned teams is critical. STAR (Sharing Tasks 
with Autonomous Resources) is an AI-driven tasking tool designed to share mission tasks across manned and 
unmanned systems, supporting planning, tasking, orchestration, and execution of coordinated multi-domain 
operations. STAR integrates multi-modal data, performs capability reckoning (assess capacity for 
autonomous and human agents), and delivers AI-based tasking suggestions to Command and Control (C2) 
systems with human oversight. Through modelling & simulation (M&S) environments like Unreal Engine, 
Cesium 3D geospatial modeling, and JSBSim flight dynamics, STAR enables high-fidelity mission execution 
including representative manned and unmanned vehicles with their appropriate assets and AI-based 
capabilities in realistic scenarios such as underwater protection, air-sea-ground combat, or search and 
rescue. STAR enables Man-Machine Interaction while allowing C2 operators to validate or override the 
tasking recommendation. Achieving tasking accuracy up to 89% using machine learning models, STAR 
shows promise to improve mission readiness and enhance coordination, interoperability, and 
synchronization of effects across joint multi-domain operations. 
1.0 INTRODUCTION 
As unmanned systems play an increasingly prominent role in multi-domain operations, new challenges arise 
in testing and training force readiness. These systems are reshaping warfare, prompting a need to redefine 
roles, responsibilities, interdependencies, and trust within military operations. NATO has prioritized adapting 
to these technological advances without fundamentally altering its operational doctrines. As unmanned
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Using AI-Based Tasking System Across Multi-Domain Operations in M&S 
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2.1 
System Components and Architecture 
The STAR macro-level architecture modules are shown in Figure 2, including i) multi-modal, ii) capability 
reckoning and dynamic tasking, all leading to human meaningful control. 
 
Figure 2: STAR Components demonstrated in C2 Decision awareness for Manned-Unmanned 
Teaming in Critical Undersea Infrastructure Protection. 
1) Multi-Modal Pipeline and Pre-Processing: This module processes situational awareness data, 
extracting relevant features for dynamic tasking. It filters and engineers the data, transforming it into 
actionable mission parameters, like trajectory calculations from GPS data. It also allows 
customization based on vehicle types, mission objectives, and operational needs, supporting a 
variety of mission scenarios. 
2) Reckoning: STAR evaluates which agent—human or autonomous—is best suited for a task by 
analyzing both past and current behaviors. It uses data from the multi-modal pipeline, such as 
mission status and environmental sensing, to determine the interdependence between agents. This 
helps identify capacity gaps and whether agents can act independently or need support. 
3) Dynamic Adaptive Tasking: This module focuses on task allocation for manned-unmanned 
teaming (MUM-T). It takes into account pre-operation prerequisites, doctrine, and the commander’s 
requirements while enabling real-time adjustments. It analyzes the interdependence among team 
members (both human and autonomous) and recommends which agent should lead or support based 
on the operational context. The commander can either accept or modify these recommendations and 
adjust the level of autonomy as needed.
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3.1 
Use-Case: Critical Undersea Infrastructure Protection  
Hybrid threats in the maritime domain are evolving, with covert attacks on undersea infrastructure becoming 
a major concern. The Nord Stream pipeline sabotage and Baltic Connector pipeline damage highlight the 
challenges in distinguishing between accidental and deliberate actions, especially when attackers use civilian 
vessels or covert tactics. The rise of Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) and specialized sabotage 
vessels, such as those used by Russia, further complicates protection of critical undersea infrastructure 
(CUI). At the 2023 NATO Vilnius Summit, allies established the Maritime Centre for the Security of Critical 
Underwater Infrastructure within MARCOM, focusing on deterring and defending against hybrid threats 
targeting energy and communication networks. This includes addressing incidents like the Nord Stream 
attack, the damage to the Baltic Connector pipeline and data cables between Finland and Estonia in October 
2023, and ongoing threats to Norwegian gas pipelines and fiber-optic cables, underscoring NATO’s 
commitment to securing Europe’s vital undersea assets.  
3.2 
Modeling & Simulation and System Integration 
This use-case models the defense of critical undersea infrastructure against a range of asymmetric threats in a 
contested maritime environment. The Red Team simulates a series of offensive actions aimed at disrupting 
or destroying vital subsea assets, including communication cables, offshore platforms, and sensor networks. 
These actions include the deployment of UUVs from submarines or surface vessels to sabotage subsea 
cables, cyberattacks to compromise control systems and exfiltrate data via UUVs, signal jamming using 
surface drones or UUVs to disrupt communication, and direct physical assaults on offshore platforms. In 
response, the Blue Team employs a layered defense strategy that integrates advanced assets for detection, 
interdiction, and neutralization of threats. The defense relies on UAVs, such as the Camcopter S-100, for 
aerial surveillance and signal jamming detection, while Iver-3 UUVs perform subsea patrols to inspect 
cables and intercept hostile UUVs. Submarines are deployed for long-range sonar detection and 
counterattacks, supported by swarm drones for persistent coverage and jammer localization. Frigates provide 
surface surveillance and anti-submarine warfare (ASW) capabilities, while RHIBs enable rapid deployment 
for personnel extraction and anti-sabotage operations. The use-case examines the interplay between these 
assets to evaluate force readiness and response capabilities in the face of cyber, physical, and electronic 
warfare tactics aimed at critical undersea infrastructure. The use-case uses the same location as Rempus and 
Dynamic messenger which occurs in Troia, Portugal. 
 
 
 
Figure 3: Example of manned and unmanned asset of Vigilante implemented in Unreal Engine.
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ii) Ec: Current energy at any given time (in kWh), iii) Ef: Energy required to get to a final destination (in 
kWh), iv) Ed: Energy required to reach a new position (in kWh). v) Re: Engagement capability range radius 
of the agent, vi) Ro: Observation/detection capability range radius, vii) Sim_time: Simulation time for agent 
movement or decision-making. The following function were used and implemented as capabilities based on 
dynamic present data: 
 
Figure 4: Algorithm based on decision-tree for dynamic Tasking of MUM-T. 
1) Energy Computation: This function calculates the energy needed to reach a final destination based 
on the current position. Ef = f(final destination, current position) 
2) Observation and processing time for decision; process(p) = {Observation if within Ro, Processed if 
within Re}; where p is a potential target position or observation point. 
3) Energy Update and Decision Making: This updates the agent’s energy level after each tick or time 
step. Ec(t) = Ec(t-1) - Ed 
4) Energy Feasibility Check: This function ensures the agent is capable of reaching the final destination 
and return safely. If Ec ≤ Ef, it means the agent cannot reach the final destination; If Ec > Ef, it 
means the agent can proceed. 
Capabilities related to anticipation:  
1) Energy for Next Position (Ed):Ed = Energy required to move from current position to next position = 
Distance(pi, pj) × Energy consumption rate; Where pi and pj are two points on the map (e.g., current 
and next positions), and Energy consumption rate is a constant dependent on the agent’s model. 
2) Energy for Final Destination (Ef): Ef = Energy required to reach the final destination = 
Distance(current, destination) × Energy consumption rate. Where current is the agent’s current 
position, and destination is the final destination.
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3) Observation Processing: This function processes the observation only if the target is within the 
agent’s observation range Ro. process_observation(p) = {True if target within observation range 
Ro, False otherwise} 
4) Energy Feasibility Check for Targeting a Position: This determines if the agent has enough energy to 
move to the next position or process the next observation. Can_move_to_next_position = {True if Ec 
- Ed ≥ Ef, False otherwise} 
Thus, the MUM-T systems relies on AI-based algorithm to enable efficient coordination, decision-making, 
and resource management across both manned and unmanned agents. AI-driven autonomous decision-
making ensures that agents adapt to dynamic mission environments, making real-time decisions based on 
energy levels, target proximity, and mission goals in addition to remain human in control as it allows the 
human to accept or reject the recommendation. Fig. 5 demonstrate the general architecture of the systems 
which is composed of our MUM-T agents, Unreal, Cesium, and JCS-Controller which is the module where 
our capability and tasking module implements and communicates to the Mission Viewer. 
 
Figure 5: MUM-T System Architecture. 
3.2 
Orchestrator HMI 
Once the algorithm is implemented, the asset present in the unreal engine simulator, a C2 platform is created 
to display the tactical situation. The position of our blue forces and the position of the detected red enemy is 
displayed on the C2 platform. The C2 platform receives the dynamic data from the simulator but also the 
capabilities extracted from each agent in Figure 6. The recommendation displayed as “Accept “ or “Reject “ 
which enabled human control and decision-making support, while capabilities used for this recommendation. 
This enables the human to have explainability and transparency toward the tasking recommendation.
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Figure 6: Mission Viewer. 
4.0 CONCLUSION 
Through the use of M&S STAR has been able to train and test different mission with an AI capable of 
reaching 72% [17] 89% [18] 88.1% [19]. This study demonstrated a proof-of-concept implementation for the 
integration of modeling and simulation into NATO’s force readiness framework, specifically in the context 
of MDO. The potential of such a tool is underscored by NATO initiatives like the Innovation Continuum, 
which seeks to advance Intelligence, Surveillance, and Reconnaissance (ISR). Effective tasking and 
coordination of MUM-T remain significant challenges; however, the STAR system offers a promising 
solution by enabling comprehensive training and evaluation of MDO scenarios. This approach helps both 
manned and unmanned platforms identify operational strengths, weaknesses, and opportunities for 
optimization. Looking ahead, future research will focus on refining STAR’s ability to integrate performance 
metrics for evaluating team effectiveness. By incorporating such metrics, the system can provide reflective 
feedback that drives continuous improvement, enhancing team efficiency and interoperability. In parallel, the 
STAR tasking algorithm will be further developed to enhance its predictive capabilities, enabling more 
accurate dynamic tasking and mission execution. The inclusion of expert feedback into the tasking process 
will foster a “teacher-student “ relationship between the operator and the system, promoting trust, 
transparency, and the explainability of AI-driven models which could evolve over time where the AI can be 
capable of assisting the human as a team member when human is overwhelmed or incapacitated due to 
cognitive degradation. This will ultimately strengthen decision-making in C2 systems, ensuring more 
informed and reliable operational choices to facilitate the MDMP and OODA loop. Additionally, research 
will explore the refinement of human meaningful control mechanisms within STAR, empowering operators 
to actively engage with and steer dynamic tasking scenarios through the recommendation algorithm. This 
balance between human vs AI decision-making is crucial for ensuring that the system remains adaptive to 
evolving operational needs. By enhancing the human-machine collaboration, STAR has the potential to 
significantly improve NATO’s readiness, enabling a more agile, resilient, and responsive force capable of 
navigating the complexities of modern, rapidly changing operational environments.
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[15] A. De Marco, P.M. D’Onza, and S. Manfredi, “A deep reinforcement learning control approach for 
high-performance aircraft, “ Nonlinear dynamics, vol. 111, no. 18, pp. 17037–17077, Aug. 2023, doi: 
https://doi.org/10.1007/s11071-023-08725-y. 
[16] A.P. Pope et al., “Hierarchical Reinforcement Learning for Air Combat at DARPA’s AlphaDogfight 
Trials, “ IEEE Transactions on Artificial Intelligence, vol. 4, no. 6, pp. 1371–1385, Dec. 2023, doi: 
https://doi.org/10.1109/tai.2022.3222143. 
[17] T.S. Paul and D. Lafond, “Adjustable Control for Enhanced Interoperability of Human-Autonomy 
Teaming Within ISR Operations, “ International Conference on Military Communication and 
Information Systems (ICMCIS), Apr. 2024, doi: https://doi.org/10.1109/icmcis61231.2024.10541005. 
[18] T.S. Paul and D. Lafond, “AI-Driven Collaboration Mode Selection for Manned-Unmanned Teaming 
in Future Combat Air Systems, “ International Conference on Military Communication and 
Information 
Systems 
(ICMCIS), 
pp. 
1–10, 
May 
2025, 
doi: 
https://doi.org/10.1109/icmcis64378.2025.11047730. 
[19] T.S. Paul and D. Lafond, “Meaningful Human Control in Multi-Agent Systems Through AI-Based 
Dynamic Task Allocation Strategies, “ NATO Science and Technology Organization, vol. NATO 
Symposium on Human Meaningful Control, no. STO-MP-HFM-377, Apr. 2025.
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les mines sous-marines en toute discrétion.
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Industriels
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Transports 
Le point de départ continental pour les personnels à destination de 
la BPL est l’emprise de Port Pothuau, sis Place des pêcheurs 83400 
Les Salins d’Hyères (GPS: LAT N43°06.915’ - LONG E6°12.103’). 
Accès bus depuis Toulon : 
Des navettes routières sont mises en place au départ de Toulon afin 
de rallier la navette maritime pour les personnels. Les horaires prin-
cipaux sont :
 
 
Port Pothuau / 
Toulon 
Toulon / Port Pothuau 
 
Départ Gare 
SNCF de Toulon 
Départ 
Mourillon 
Départ 
Port Pothuau 
Lundi 
6h45 & 7h15 
10h45 
7h00 
11h00 
18h00 
Mardi 
Mercredi 
6h20 
6h35 
18h00 
Jeudi long 
6h20 
6h35 
14h45 & 18h00 
Jeudi court 
6h20 
6h35 
13h45 
Vie sur l’Ile du Levant 
Service de restauration :
 
Réservation de chambre à La Bergerie (face à l’Etat-major) : 
Contacter le 04.94.64.50.13 (22.013) dga-multiservices@veolia.com 
Transport interne : 
Se renseigner au 04.94.64.51.77 
Sports et loisirs : 
Contacter l’Escall au 04.94.64.56.46 
Sécurité HSCT – Circulation : Se conformer au plan de prévention ET por-
ter attention aux consignes ET à la signalisation. 
Self 
lundi au 
jeudi 
Petit déjeuner 
06h00 – 08h00 
 
 
Déjeuner 
Lundi 
Mardi - Mercredi 
Jeudi long 
Jeudi court 
 
 
11h30 - 13h30 
11h00 - 13h00 
11h00 - 13h00 
10h45 - 11h45 
 
Dîner 
 
 
19h30 - 21h00 
Autre 
Cafeteria 
 
11h00 - 13h00 
18h00 - 22h30 
Carré 
08h00 - 09h00 11h00 - 13h00 
18h00 - 22h30 
 
Tenue correcte exigée 
Maritime Personnels : 
 
Port Pothuau - Port Avis
 
Trajet 45’ 
Aller 
(continent - PL) 
Départ Port Pothuau 
Retour 
(BPL - continent) 
Départ Port Avis 
Lundi 
08h00 & 11h45 
17h15 
Mardi 
Mercredi 
07h30 
17h15 
Jeudi long 
07h30 
14h00 & 17h15 
Jeudi court 
07h30 
13h00 
       Navette civile Iles d’or à Héliopolis possible Contacter le bureau transport 
Maritime Matériels/véhicules : 
 
Appontement Gapeau - Port Avis
 
Trajet 1h30’ 
Aller 
(continent - BPL) 
Départ Appont. Gapeau 
Retour 
(BPL - Continent) 
Départ Port Avis 
Lundi 
09h00 
15h30 
Mardi 
Mercredi 
08h30 
15h30 
Jeudi long 
08h30 
15h30 
Jeudi court 
08h30 
12h15 
Votre arrivée sur la base principale du Levant (BPL) 
Toute demande d’accès doit être faite auprès de la per-
sonne visitée au minimum 72h avant la date d’arrivée 
(pièce d’identité indispensable sur place). 
Environnement 
L’île du Levant est classée Natura 
2000 Terre. Sauf autorisation ex-
presse, il est donc interdit de préle-
ver toute sorte de plante mais aussi 
toute espèce animale. 
Afin de préserver l’environnement et 
pour raison de sécurité de défense, 
tout déplacement en dehors des 
lieux prévus est interdit sauf accom-
pagné d’un personnel du site. 
 
DGA 
Essais 
de 
missiles 
mène 
une 
politique 
environnemen-
tale 
conformé-
ment à la Norme ISO 14001. Les 
exigences de cette politique s'appli-
quent à tout organisme privé ou 
public amené à intervenir sur le 
centre (protection de la nature, 
gestion des déchets, ICPE, etc…). 
La notion de jeudi long - court résulte de l’accord cadre sur le temps de travail. 
Les jours sont consultables ici (calendriers) pour l’année en cours.