Depuis des décennies, l’héritage initié par Barr & Stroud et perpétué aujourd’hui par Thales équipe les sous-marins et véhicules blindés britanniques de systèmes optiques sophistiqués. Désormais, ces systèmes apprennent à réfléchir grâce à une nouvelle approche intégrant intelligence artificielle et fusion de capteurs.
L’initiative, nommée Digital Crew, a débuté comme une expérience visant à combiner différentes sources de données par l’intelligence artificielle. Elle représente aujourd’hui une composante majeure de la vision de Thales pour un « champ de bataille numérique » entièrement connecté.
Le but n’est pas de remplacer les opérateurs humains, mais de créer un partenaire virtuel qui leur permet de percevoir et de prendre des décisions plus rapidement et plus efficacement.
Lors d’une visite sur le site Optronics et Électronique Missiles de Thales, une démonstration a permis d’observer ce fonctionnement en temps réel. Sur un écran, le flux vidéo d’un capteur monté sur véhicule était diffusé, tandis qu’un autre affichait une image composite intégrant des données infrarouges, visibles et acoustiques. En quelques secondes, le système détectait un mouvement à distance, effectuait un zoom automatique et identifiait une forme.
Selon les équipes locales, Digital Crew associe des principes d’intelligence artificielle et de reconnaissance faciale afin d’être compatible avec divers types de plateformes, analysant en continu les données des capteurs.
Cette évolution marque une avancée pour Thales, qui s’est construit une réputation sur les périscopes et capteurs, mais qui enseigne aujourd’hui à ces dispositifs à interpréter leur environnement. Digital Crew fusionne données visuelles, radar, acoustiques et environnementales pour fournir à l’opérateur une image unique et simplifiée.
L’objectif est de libérer du temps cognitif aux opérateurs, en signalant automatiquement les changements et les éléments nouveaux, pour leur permettre d’anticiper les menaces plutôt que de simplement y réagir.
Le système utilise des réseaux de neurones convolutifs pour apprendre et reconnaître les objets de manière similaire à un humain. Il commence par une base de données d’images connues, qu’il enrichit en analysant chaque nouvelle image, s’adaptant à différents angles ou conditions d’observation, comme à travers la fumée ou la poussière.
Développé à Glasgow en collaboration avec le Defence and Security Accelerator et des universités locales, Digital Crew a déjà été testé avec la Royal Navy et l’armée britannique, et fait l’objet d’études au Royaume-Uni, au Canada et en Australie. Sa force réside dans sa capacité à surveiller plusieurs flux simultanément sans se fatiguer, offrant une vigilance permanente qui complète le jugement humain.
Plusieurs algorithmes de stabilisation issus du maintien en stabilité des mats de sous-marins sont adaptés à d’autres usages, comme les caméras montées sur véhicules ou la fusion d’images optiques multiples en une seule. Cette technologie a été éprouvée dans divers contextes : exercices militaires sur Salisbury Plain, gestion de foules, surveillance frontalière, attirant ainsi l’intérêt international, notamment du Canada.
Les ingénieurs soulignent que la précision autrefois appliquée au verre et à l’optique dans l’héritage Barr & Stroud de Glasgow est désormais utilisée pour l’alignement des données et le traitement d’images. Le système a été testé à bord d’un sous-marin de la Royal Navy pour le suivi de contacts lors de l’utilisation du périscope, ainsi que sur un véhicule d’essai de l’armée pour la détection thermique à distance. Dans chaque cas, le logiciel s’adapte automatiquement à son environnement.
À mesure que les véhicules et capteurs se connectent en réseau, cette technologie permet à un nombre réduit de plateformes de couvrir des zones plus vastes, augmentant ainsi l’efficacité des équipages sur le terrain. Le principe fondamental est d’étendre les capacités humaines sans les remplacer, en gardant l’opérateur maître des décisions tout en déchargeant la machine de la charge cognitive liée à la perception.
Digital Crew est conçu comme un outil d’assistance, non de commande. Il vise à maintenir l’humain pleinement responsable, en allégeant sa charge mentale. Le système analyse en continu plusieurs flux pour détecter des anomalies et présente l’information de façon claire et intuitive. Lors d’une démonstration en milieu urbain, il a combiné les données de caméras et microphones pour localiser l’origine des bruits et visualiser ce que chaque caméra voyait. Quand un mouvement était détecté, il était mis en évidence pour que l’opérateur puisse décider d’intervenir ou non.
Les spécialistes du projet comparent Digital Crew à un copilote, assurant une surveillance constante pour que l’équipage se concentre sur les décisions stratégiques. L’avenir envisagé des plateformes militaires intègre davantage de capteurs sans augmentation des effectifs, ce qui impose la reliance sur des systèmes capables de filtrer et d’interpréter un flux massif d’informations visuelles, radar et acoustiques. Lors des essais, Digital Crew a produit ses analyses quasiment instantanément, en un temps équivalent à la rétractation d’un mât périscopique.
Les développeurs expliquent que ce projet illustre la transition du champ de bataille analogique au numérique. Là où autrefois on améliorait simplement les dispositifs optiques, aujourd’hui on vise une meilleure compréhension de la situation. Digital Crew est indépendant des plateformes et peut être installé sur véhicules, avions ou sous-marins au sein des forces armées via des réseaux de données partagés.
L’équipe a également souligné les débats éthiques entourant l’intelligence artificielle militaire. Ils affirment clairement que la responsabilité finale des décisions reste humaine, et que toute détection automatique doit être validée par un opérateur avant toute action. En fusionnant rapidement les données et en soulignant les menaces potentielles, le système améliore la vigilance et limite les erreurs.
La philosophie sous-jacente de Digital Crew est de préserver, non de remplacer, l’intuition humaine, en aidant les opérateurs à se concentrer sur l’essentiel.