Maquette-IA-DEFENSE_2025_VDEF_WEB.pdf — page 16

Pôle d’excellence cyber
16
Les enjeux et perspectives de l’IA de défense à l’échelle
Le développement de l’IA de défense à l’échelle 
représente la capacité à déployer des solutions d’IA 
non pas comme des prototypes isolés, mais comme des 
systèmes robustes, intégrés et utilisables de nombreux 
utilisateurs sur le théâtre d’opérations. Contrairement 
à des IA simples, implémentables rapidement dans 
un cadre restreint, l’IA de défense à l’échelle exige une 
industrialisation et une homologation des briques 
technologiques pour les rendre fiables face à des 
conditions réelles et changeantes, souvent imprévisibles.
Cependant, ce déploiement nécessite de surmonter 
les contraintes spécifiques à ce secteur telles que 
la sensibilité, la disponibilité et le partage des 
données entre l’État et les industriels, la maturité 
des architectures de défense, le manque d’acteur 
technologique majeur Européen, l’intégration dans 
des systèmes complexes ou encore les contraintes de 
recrutement et les réglementations internationales. 
Nous proposons dans cet article des pistes d’accélération 
sur lesquels travailler pour sécuriser le passage à l’échelle. 
Vision stratégique
Pour commencer, il est essentiel de définir une vision claire 
des grandes thématiques d’IA sur lesquelles investir afin 
de donner un cap à l’entreprise, par exemple autour des 
drones, de la guerre électronique, du renseignement, des 
centres de commandement, ou encore de la logistique. 
Impliquer les Comités de Direction (CODIR) et Comités 
Exécutifs (COMEX) dans ce choix permet de recueillir 
leur vision à court, moyen et long terme. La vision doit 
inclure des métriques pour évaluer les gains attendus 
et le retour sur investissement (ROI). Une trajectoire 
budgétaire ambitieuse sur plusieurs années doit 
ensuite être sécurisée, couvrant les investissements en 
ressources humaines, technologies, accompagnement 
au changement, et justifié par les ROI escomptés.
Modèle opérationnel
La définition d’un modèle opérationnel (organisation, 
gouvernance, processus, indicateurs) adapté est crucial. 
Plusieurs critères doivent être pris en compte tels que 
la taille de l’organisation, le volume et la typologie de 
cas d’usage, le niveau de maturité en IA et la culture 
d’entreprise. Si le modèle Hub-and-Spoke [1]  est de plus 
en plus privilégié, il convient de noter que nous observons 
plutôt des modèles centralisés pour des IA factory dans 
le secteur de la défense, probablement du fait de la 
maturité et des contraintes évoqués précédemment.
Méthodologie agile appliquée à l’IA
Le développement dans un mode agile est essentiel 
pour co-construire avec les utilisateurs finaux, 
améliorer la performance des modèles par itérations 
successives et assurer un fonctionnement en boucle 
courte. Néanmoins, les contraintes d’homologation 
propres au secteur de la défense nécessitent de 
bien prévoir les niveaux de maturité attendus, par 
exemple sur la documentation des besoins et critères 
d’acceptation, les exigences de cybersécurité, la qualité 
du code ou encore les contraintes de performance.
Majda Belhaj
Capgemini Invent
Florian Canderlé
Senior Manager 
 Directrice Data et IA
Capgemini Invent