Maquette-IA-DEFENSE_2025_VDEF_WEB.pdf — page 25

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Elles seront utilisées pour constituer les jeux de 
données d’apprentissage, pour définir un processus 
d’annotation rigoureux incluant l’expertise métier 
des forces et pour les tests en conditions réelles. 
Lors de la conception, une attention particulière doit 
être portée sur l’écart entre les données d’entraînement 
et les données réelles. L’utilisation de données 
souveraines classifiées suppose de disposer d’un 
système d’information homologué pouvant les héberger.
Lors du développement, la traçabilité constitue un 
pilier fondamental de l’IA de confiance. Chaque 
jeu de données doit être rigoureusement tracé et 
accessible, avec une séparation claire entre les données 
d’entraînement et celles servant de validation et de test. 
3. Assurer une traçabilité des expérimentations
L’historique complet des expérimentations menées 
par les Data Scientists doit être conservé et indexé. 
Ces explorations, même infructueuses, font partie 
intégrante du processus de développement et peuvent 
s’avérer précieuses pour la compréhension des choix 
effectués et les travaux ultérieurs. Un registre centralisé 
des modèles, associant algorithmes et métadonnées, 
permet d’éviter toute désynchronisation. Cette 
documentation exhaustive garantit la reproductibilité 
de chaque algorithme, condition indispensable pour :
•	
Conduire des audits approfondis ;
•	
Prévenir 
les 
contaminations 
entre 
jeux 
de 
données ;
•	
Évaluer 
l’impact 
d’anomalies 
découvertes 
ultérieurement ;
•	
Permettre la reproduction des algorithmes ;
•	
Faciliter l’amélioration des modèles.
4. Industrialiser les processus de développement 
L’automatisation des tâches répétitives et manuelles 
réduit le risque d’erreur et améliore la vélocité 
de conception des systèmes d’IA. Elle incite à la 
standardisation et permet au Data Scientist de concentrer 
son effort sur la démarche scientifique. Il reste chargé de 
la sélection et de la préparation des données, de définir 
la stratégie algorithmique, d’analyser qualitativement les 
résultats et d’explorer de nouvelles méthodes ou outils 
permettant de repousser les limites de performances. 
Dans le domaine de la défense, la robustesse du 
code est cruciale, Étant donné la complexité et le 
coût élevés des redéploiements (les solutions sont 
souvent hébergées on-premise), il est essentiel de 
mettre en place, en amont, une stratégie de tests 
exhaustifs couvrant l’intégralité des composants logiciels.
5. Garantir la performance opérationnelle
Le secteur de la Défense exige des performances optimales. 
Les protocoles de test, définis en collaboration étroite 
avec l’utilisateur final, constituent un facteur de confiance 
essentiel. Ces tests, automatisés et diversifiés, incluent :
•	
L’évaluation 
des 
métriques 
de 
qualité 
(F1, 
précision, rappel, etc.)[1] sur une large base de test 
représentative de l’utilisation opérationnelle de 
l’outil ;
•	
La vérification des cas limites et des jeux de test 
spécialisés par contexte d’utilisation ;
•	
Le contrôle des ressources matérielles (a minima 
RAM[2] et VRAM [3]) et des temps de calcul ;
•	
Des évaluations qualitatives ciblées.
Chaque amélioration de l’algorithme d’IA fait l’objet 
d’une évaluation sur le nouveau périmètre ainsi que de 
tests de non-régression. Ces cinq enseignements sont 
au cœur de notre méthodologie de développement, et 
irriguent à la fois les expérimentations algorithmiques, 
mais aussi les investissements dans l’outillage et nos 
échanges avec les utilisateurs. Ils permettent ainsi 
de fournir des systèmes d’IA à forte valeur ajoutée 
et offrant une grande confiance à l’utilisateur.