L’armée indienne impose une transformation majeure dans son industrie nationale de drones, exigeant désormais des capteurs hyperspectraux pour les UAV opérant en environnement sans GPS. Ce tournant technologique vise à pallier les limitations des systèmes fondés uniquement sur la navigation satellitaire, jugés vulnérables face aux interférences adverses.
Le refus catégorique de l’armée d’intégrer des drones ou munitions rôdeuses incapables de fonctionner en zone de brouillage GPS a conduit à une profonde réorientation de la doctrine d’emploi des systèmes sans pilote. Après de nombreuses évaluations sur le terrain, il est clair que les plateformes dépendant exclusivement du GPS ne recevront plus de commandes. Cette décision, prise début octobre suite à l’évaluation sévère de 46 prototypes indigènes, intervient dans un contexte d’accroissement des tensions et des menaces sur la frontière avec la Chine et le Pakistan.
« Le brouillage GPS n’est plus hypothétique, c’est la norme dans les conflits entre puissances », a souligné le général Upendra Dwivedi, chef d’état-major de l’armée, lors d’un récent colloque organisé par le DRDO (Defence Research and Development Organisation). Les essais post-Opération Sindoor ont confirmé que la plupart des UAV indigènes perdaient leur capacité à naviguer, se déplaçant au hasard ou risquant même de tomber dans les lignes amies.
Lors de cette opération, seuls les systèmes rôdeurs israéliens ont montré des performances fiables malgré un brouillage GPS important. En revanche, beaucoup des drones développés localement peinaient à maintenir leur trajectoire, verrouiller des cibles ou accomplir leurs missions programmées dans ces conditions difficiles.
C’est là qu’intervient l’imagerie hyperspectrale (HSI), une technologie captant la lumière sur des centaines de bandes spectrales étroites, contrairement aux trois bandes classiques du RGB. Cette technique permet de révéler des compositions matérielles invisibles à l’œil humain ou aux caméras standard. En environnement sans GPS, la HSI transforme les drones en détectives spectraux autonomes capables de détecter, suivre et identifier des cibles — des blindages camouflés aux signatures thermiques humaines — dans des environnements complexes comme des vallées enveloppées de brouillard ou des zones urbaines denses.
« La HSI fournit une grande richesse d’informations sur la composition de l’environnement, qui peut être intégrée à la navigation », explique la Dr Priya Sharma, chercheuse principale au laboratoire aérospatial de l’IIT Bombay. Son équipe a mis au point un prototype de drone VTOL capable d’effectuer une patrouille simulée de 10 km le long de la Ligne de Contrôle Actuelle (LAC) en s’appuyant uniquement sur la HSI. En classifiant le type de couverture au sol — distinguant par exemple la broussaille du sol avec des « empreintes spectrales » uniques — les drones tracent leur route sans GPS, utilisant le machine learning pour comparer leurs scans en temps réel avec des cartes préchargées. Des éléments caractéristiques comme la réflectance de la végétation ou l’absorption d’eau jouent le rôle de balises naturelles, assurant une précision de navigation inertielle à 2-3 mètres près.
Un drone équipé d’un capteur hyperspectral peut collecter des données de télédétection même en cas de défaillance du GPS, ces informations étant fusionnées avec des unités de mesure inertielle (IMU) et de l’intelligence artificielle pour garantir un vol résilient. Lors d’essais récents menés par le Corps d’Aviation de l’armée, en collaboration avec les données satellitaires hyperspectrales de l’ISRO, des quadricoptères HSI ont pu localiser à 3 km des positions simulées de l’Armée populaire de libération (PLA) chinoise dans des tempêtes de sable à visibilité nulle — une performance inédite face aux capteurs multispectraux classiques. « C’est comme donner une vision aux rayons X au drone sur le champ de bataille », ajoute la Dr Sharma, évoquant également des applications innovantes pour la coordination d’essaims où des UAV leaders « marquent » les menaces pour des drones-suiveurs kamikazes.
Plutôt que d’intégrer des charges utiles exotiques coûteuses, les industriels exploitent désormais les vastes bases de données hyperspectrales fournies par le satellite ISRO HySIS et la plateforme Airborne Hyperspectral (AHIS) du DRDO pour entraîner leurs modèles d’IA. Ces « bibliothèques spectrales » — riches de signatures de terrain allant de l’Himalaya aux Sundarbans — permettent d’exécuter des calculs en bord de réseau sur des capteurs CMOS peu onéreux, simulant une hyperspectralité complète via des techniques de super-résolution. Par exemple, le projet Spectra de Tonbo utilise des caméras de qualité smartphone augmentées par apprentissage machine pour reproduire des scans de 200 bandes, réduisant les coûts de 70 % tout en augmentant la portée de détection jusqu’à 5 km.