La stratégie d’intelligence artificielle (IA) des forces armées commence à ressembler à une application de rencontres décevante : de nombreux balayages, mais peu de liens durables. Le nouveau Plan d’action IA de l’administration Trump offre pourtant un potentiel pour franchir un cap. Il préconise des investissements plus importants du Département de la Défense des États-Unis dans la guerre algorithmique. Ce plan propose de transformer les écoles militaires supérieures en centres de recherche en IA où les élèves apprennent et appliquent les compétences clés de cette technologie. Cette approche s’inscrit en complément des recommandations de l’Initiative de Transformation de l’Armée visant à intégrer des agents IA dans les systèmes de commandement et contrôle de nouvelle génération.
Pour concrétiser cette vision d’une guerre algorithmique, il est nécessaire de repenser radicalement l’enseignement supérieur militaire et d’adopter des méthodes fondées sur la création d’organisations apprenantes basées sur les données.
Les écoles militaires supérieures devraient ainsi devenir des centres de formation, de recherche et d’application de l’IA, où les salles de classe ressembleraient davantage à des laboratoires de combat qu’à de simples amphithéâtres. L’éducation militaire professionnelle doit fonctionner comme un écosystème organique de perfectionnement — une version moderne de l’état-major général — dans lequel les résolutions de problèmes par les étudiants et les enseignants sont capturées puis intégrées dans les systèmes d’IA.
L’enseignement devrait moins se concentrer sur la théorie et l’histoire générales, et davantage sur la résolution de problèmes opérationnels pressants. Les meilleures solutions des étudiants constitueraient une boucle de rétroaction organique favorisant le reinforcement learning with human feedback (apprentissage par renforcement avec retour humain) pour alimenter la profession militaire moderne. Ces établissements gagneraient à être plus sélectifs et concentrés, avec un effectif réduit d’administrateurs et d’enseignants combinant formation et recherche appliquée sur la guerre, garantissant ainsi que la salle de cours devienne un lieu de création et de perfectionnement des connaissances.
Bien menée, cette transformation pourrait faire de ces écoles le nouveau cerveau des forces armées.
La situation de l’IA au sein du Département de la Défense
La révolution de l’IA générative reste un terrain ouvert, encore peu structuré au sein des forces américaines. Des modèles de base comme ChatGPT, Llama, Gemini ou Claude, ainsi que des applications telles que Maven de Palantir ou Donovan de Scale AI, se présentent comme l’avenir de la planification et de la prise de décision militaires. Pourtant, à côté des véritables avancées, fleurissent de nombreux produits soignés en apparence, mais dépourvus de valeur réelle. Hackathons, projets expérimentaux comme Thunderforge ou des « GPT militaires » en série brouillent la frontière entre innovation réelle et illusion, laissant les décideurs et officiers d’état-major peiner à distinguer l’utile du superficiel.
Ce spectacle détourne l’attention d’une tâche plus difficile : construire les fondations intellectuelles nécessaires à l’IA. Beaucoup prétendent maîtriser l’IA, mais peu comprennent suffisamment la technologie pour l’appliquer sur un terrain militaire. L’accumulation de fausses promesses alimente une confiance erronée ; les étudiants en ressortent soit avec des attentes irréalistes, soit résignés, préférant se retirer plutôt que de s’investir dans la création de leurs propres agents IA et applications spécialisées.
Ce qui manque, c’est un effort volontaire pour organiser l’histoire, la théorie et la doctrine en formes exploitables par des machines. Sans cette base soigneusement élaborée, les modèles en sauront plus sur les célébrités contemporaines que sur Carl von Clausewitz ou William Slim. Le professionnel militaire se perd alors dans un vacarme d’informations inutiles.
Si l’armée veut être sérieuse sur l’IA, elle doit privilégier l’expertise à la performance immédiate. Le véritable défi est de constituer un corpus de connaissances spécifiques au domaine militaire, permettant aux algorithmes de gérer le brouillard, la friction et les objectifs mouvants de la guerre, tout en appliquant des concepts tels que la conception opérationnelle, les centres de gravité, ainsi que des idées émergentes comme les opérations pulsatiles ou la guerre mosaïque.
Construire le cerveau du corps officier
À l’ère de l’IA agentique, l’armée aura besoin d’un esprit collectif, où les officiers sauront penser de manière critique et remettre en question les résultats produits par les algorithmes. Les forums professionnels doivent devenir des espaces d’apprentissage conjugués à la production de connaissances nouvelles, alimentant directement les systèmes utilisés pour la planification et les opérations. La construction d’un tel cerveau ne peut être déléguée, car elle dépend de la captation des méthodes des meilleurs penseurs militaires, qui appliqueront ces enseignements pour affiner les modèles fondamentaux.
Ce cerveau de l’armée prolonge une idée ancienne — celle de l’état-major général — réadaptée aux réseaux d’information modernes. Au XIXe siècle, Spencer Wilkinson décrivait dans The Brain of an Army le rôle central de l’état-major prussien dans le succès des campagnes militaires. Ce modèle, axé sur une éducation développant des « soldats éclairés », est devenu une référence pour les organisations militaires. Il repose sur une analyse rigoureuse des campagnes historiques et des exercices décisionnels, conformément à l’idée de critical analysis développée par Clausewitz dans De la guerre. Le professionnel militaire utilise l’histoire pour accumuler des connaissances sur la complexité de la guerre, avec un regard appliqué sur des campagnes futures. Étudier la guerre et planifier deviennent alors indissociables, appelant à moins de cours magistraux et de débats théoriques, et davantage de temps consacré à la conception et à la conduite d’opérations. Les enseignants civils devront ainsi s’impliquer davantage dans les opérations interarmées et apprendre la planification moderne, au-delà de leur domaine disciplinaire habituel.
Ce processus produit de nouvelles connaissances. Les étudiants doivent démontrer qu’ils sont des agents pensants — véritables neurones dans le cerveau militaire — capables de générer des estimations, d’analyser des options et de concevoir des plans fonctionnels. Cette démarche affûte leur jugement, tout en fournissant des solutions à des problèmes opérationnels majeurs et en définissant les besoins pour construire la force future, notamment en termes de posture théâtrale, d’accès, de bases et de survol.
Pour réussir le Plan d’action IA, ce processus de production des connaissances doit devenir le cœur battant de l’éducation militaire professionnelle moderne et des écoles supérieures. Les enseignants doivent mener des recherches avec leurs élèves, au-delà de simples généralités. Les étudiants seront mis au défi, et certains échoueront, pour prouver qu’ils possèdent les compétences fondamentales nécessaires à l’analyse des grandes campagnes.
Plus encore, les processus analytiques — depuis la planification délibérée jusqu’à l’analyse de campagne et le wargaming — doivent s’appuyer sur la doctrine et sur des bases de données propres au domaine militaire pour affiner les modèles d’IA. Ces modèles de base étant par nature généralistes, ils nécessitent un travail d’adaptation. À minima, cela se traduit par la formulation de questions plus pertinentes, le calibrage des algorithmes de recherche, et la définition de règles resserrant les réponses fournies. Mais la guerre moderne demande plus : un apprentissage par renforcement avec retour humain, où les connaissances générées en salle de classe servent à affiner les modèles qui soutiendront les agents IA des forces.
La salle de classe devient ainsi un point de collecte de données. L’éducation militaire professionnelle se transforme en un nouveau type de « cerveau de l’armée » où les algorithmes apprennent des meilleurs penseurs. Cette évolution ne demande ni des moyens colossaux ni une complexité insurmontable, mais elle nécessite des changements structurels et culturels.
Sur le plan structurel, les écoles deviendront probablement plus petites mais plus élitistes. Les économies réalisées sur les personnels administratifs et les effectifs pédagogiques pourront être réinvesties dans l’achat de licences IA et la mise en place de dispositifs de collecte de données en classe, indispensables pour entraîner les algorithmes. Il faudra modifier les règlements interarmées actuels, qui diluent souvent l’attention portée à la guerre moderne, afin de mieux articuler diplômes universitaires et résultats pédagogiques.
Sur le plan culturel, les enseignants devront revoir leur rôle. Les professeurs de l’éducation militaire moderne trouveront toujours leur place, mais dans un environnement où enseignement et recherche cohabitent en lien étroit avec des problématiques de guerre concrètes. L’accent sera mis sur la pratique plutôt que sur les cours magistraux, avec une adoption accrue de méthodes pédagogiques coopératives et de notions comme le connectivisme. Les étudiants apprendront en pratiquant, créant au passage des connaissances nouvelles qui affineront les modèles et agents IA déployés dans les forces opérationnelles. Les enseignants seront, par définition, des chercheurs de haut niveau collaborant étroitement avec des groupes d’étudiants pour résoudre des problèmes opérationnels clés.
« Si j’avais seulement un cerveau »
L’éducation militaire est un art ancien qui nécessite de nouvelles idées et méthodes mieux adaptées à la réalité de la guerre moderne. La salle de classe devrait devenir un laboratoire de combat où des équipes analysent des problèmes, testent des hypothèses et élaborent des solutions innovantes. Ce processus devient central dans la formation des modèles IA, créant en pratique un nouveau « cerveau de l’armée » pour l’ère algorithmique. Cette réforme ambitieuse exige des changements significatifs, tant dans l’évaluation des enseignants et étudiants que dans l’usage des technologies en classe. Ces évolutions ne sont pas tant une question de coûts que de choix délibérés et d’analyse des coûts d’opportunité dans la conception et la mise en œuvre actuelle de l’éducation militaire professionnelle. Il y aura moins de personnels administratifs, comme les doyens et le soutien académique, mais une exigence accrue d’aligner enseignement et pratique. Il faudra aussi instaurer des mécanismes précis pour identifier les problèmes opérationnels clés, dépassant les simples listes pour adopter des méthodes techniques de collecte de données et d’affinage des modèles.
Les meilleures armées ont toujours été celles capables de réflexion et d’innovation. Elles ne s’appuient pas sur leurs acquis. Elles forment des soldats éclairés, capables d’agir avec discernement. Au XXIe siècle, cela signifie allier le meilleur du jugement humain à des agents IA pour inventer de nouvelles manières de planifier et de mener la guerre. Ce processus doit commencer dès la salle de classe.
Benjamin Jensen est titulaire de la chaire Frank E. Petersen à l’École de guerre avancée de l’Université des Marines et directeur du Futures Lab au Center for Strategic and International Studies. Les opinions exprimées dans cet article sont celles de l’auteur et ne reflètent pas celles de l’Université des Marines, du Département de la Défense ou d’une quelconque entité gouvernementale américaine.