Dans un précédent article, nous avons les changements doctrinaux en cours au sein du Pentagone pour s’adapter aux enjeux posés aux forces armées américaines par les conflits de haute intensité à venir, notamment contre la Russie ou la Chine. L’axe principal retenu par l’Etat-Major américain repose sur la grande flexibilité offerte par l’intégration des nouveaux systèmes de communication et d’analyse, répartis sur l’ensemble de la « Kill Chain », que nous traduirons ici « Chaine d’Engagement ». Afin d’évaluer les capacités offertes par cette nouvelle approche, et de préparer les officiers comme les équipements à y faire face, la DARPA a lancé un programme d’intelligence artificielle sensée simuler toutes les décisions tactiques, même les plus « sournoises », offertes par la nouvelle doctrine, mais également ses faiblesses face à un adversaire expérimenté, habitué à user de méthodes non conventionnelles pour remporter la victoire. Toute ressemblance avec une certaine brigade parachutiste en Crimée sans marque distinctive pour figer la réponse occidentale le temps nécessaire à la sécurisation de tous les sites stratégiques de la région, serait naturellement parfaitement fortuite.
Ce programme, identifié par le nom de code Gamebreaker, a pour objet de concevoir une Intelligence Artificielle adaptative capable, comme le veut la nouvelle doctrine US, d’exploiter à tous les échelons les opportunités identifiées par les unités de la Chaine d’Engagement, et de réorienter rapidement et efficacement l’effort global pour en optimiser l’efficacité. Après une phase de test et d’apprentissage, le programme sera intégré à la simulation hyper-réaliste développée par Matrix Game « Command : Modern Operation« , capable de simuler tous les engagements allant de la guerre froide à aujourd’hui. L’objectif, à terme, est d’intégrer cette Intelligence artificielle dans la Chaine d’Engagement afin de fournir aux commandants d’unités et de groupement d’unités des alternatives tactiques quantifiées coordonnées à l’échelon du théâtre d’opération.
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