Malgré deux siècles d’évolution, la structure d’un état-major militaire moderne était reconnaissable à Napoléon . Parallèlement, les organisations militaires ont peiné à intégrer les nouvelles technologies pour s’adapter aux nouveaux domaines – air, espace et information – de la guerre moderne.
La taille des quartiers généraux militaires s’est accrue pour s’adapter aux flux d’information et aux points de décision accrus de ces nouvelles facettes de la guerre. Il en résulte une diminution des rendements marginaux et un cauchemar de coordination – trop de cuisiniers en cuisine – qui risque de compromettre le commandement de mission.
Les agents d’IA – des logiciels autonomes et orientés vers des objectifs, alimentés par de vastes modèles linguistiques – peuvent automatiser les tâches courantes du personnel, raccourcir les délais de décision et créer des postes de commandement plus petits et plus résilients. Ils peuvent réduire les effectifs tout en les rendant plus efficaces.
En tant que spécialiste des relations internationales et officier de réserve de l’armée américaine qui étudie la stratégie militaire , je vois à la fois l’opportunité offerte par la technologie et le besoin urgent de changement.
Ce besoin découle du fait que les structures de commandement actuelles reflètent encore, tant par leur forme que par leur fonction, les quartiers généraux de campagne de Napoléon : des architectures de l’ère industrielle conçues pour des armées massives. Au fil du temps, ces états-majors ont pris de l’ampleur, rendant la coordination complexe. Ils ont également donné naissance à des postes de commandement tentaculaires que l’artillerie de précision, les missiles et les drones modernes peuvent cibler efficacement et que la guerre électronique peut facilement perturber.
Le soi-disant « cimetière des postes de commandement » russe en Ukraine illustre de manière frappante comment les quartiers généraux statiques où les adversaires peuvent déployer de l’artillerie de précision , des missiles et des drones deviennent des handicaps sur un champ de bataille moderne.
Le rôle des agents IA
Les planificateurs militaires envisagent désormais un monde où les agents d’IA – des logiciels autonomes et orientés vers des objectifs, capables de percevoir, de décider et d’agir de leur propre initiative – sont suffisamment matures pour être déployés dans des systèmes de commandement. Ces agents promettent d’automatiser la fusion de multiples sources de renseignement, la modélisation des menaces et même des cycles de décision limités, au service des objectifs du commandant. L’intervention humaine reste présente, mais elle permettra de donner des ordres plus rapidement et de recevoir des mises à jour plus opportunes et contextuelles du champ de bataille.
Ces agents d’IA peuvent analyser des manuels doctrinaux, élaborer des plans opérationnels et générer des plans d’action, ce qui contribue à accélérer le rythme des opérations militaires. Des expériences, notamment celles que j’ai menées à l’Université du Corps des Marines, ont démontré comment même des modèles de langage simples et volumineux peuvent accélérer les estimations d’état-major et intégrer des options créatives et basées sur les données au processus de planification. Ces efforts marquent la fin des rôles traditionnels d’état-major.
Il y aura toujours des gens – la guerre est une affaire humaine – et l’éthique continuera de peser dans les décisions des algorithmes. Mais les personnes qui resteront déployées seront probablement capables de gérer des volumes considérables d’informations grâce à l’aide d’agents d’IA.
Ces équipes seront probablement plus petites que les équipes modernes. Les agents d’IA permettront aux équipes de gérer simultanément plusieurs groupes de planification.
Par exemple, ils pourront utiliser des techniques de red teaming plus dynamiques – en jouant le rôle de l’opposition – et varier les hypothèses clés pour élargir le choix des options par rapport aux plans traditionnels. Le temps gagné, en évitant la création de diapositives PowerPoint et la mise à jour des estimations d’état-major, sera consacré à l’analyse des contingences – en se posant des questions hypothétiques – et à l’élaboration de cadres d’évaluation opérationnelle – des cartes conceptuelles du déroulement probable d’un plan dans une situation donnée – qui offrent davantage de flexibilité aux commandants.
Concevoir le prochain état-major militaire
Afin d’explorer la conception optimale de ce personnel augmenté par un agent d’IA, j’ai dirigé une équipe de chercheurs du Futures Lab , un groupe de réflexion bipartisan du Center for Strategic & International Studies , afin d’explorer des alternatives. L’équipe a élaboré trois scénarios de référence reflétant ce que la plupart des analystes militaires considèrent comme les principaux problèmes opérationnels de la compétition moderne entre grandes puissances : blocus conjoints, frappes de puissance de feu et campagnes conjointes sur les îles. Le terme « conjoint » désigne une action coordonnée entre plusieurs branches d’une armée.
Dans l’exemple de la Chine et de Taïwan, les blocus conjoints décrivent comment la Chine pourrait isoler l’île et l’affamer ou créer les conditions d’une invasion. Les frappes de puissance de feu décrivent comment Pékin pourrait tirer des salves de missiles – à l’instar de ce que fait la Russie en Ukraine – pour détruire des centres militaires clés, voire des infrastructures critiques. Enfin, dans la doctrine chinoise, une campagne conjointe de débarquement sur les îles décrit l’invasion transdétroit que son armée a mis des décennies à peaufiner.
Tout personnel doté d’un agent d’IA devrait être capable de gérer les fonctions de combat dans ces trois scénarios opérationnels.
L’équipe de recherche a constaté que le meilleur modèle maintenait les humains informés et se concentrait sur les boucles de rétroaction. Cette approche – appelée « modèle adaptatif du personnel » et fondée sur les travaux pionniers du sociologue Andrew Abbott – intègre les agents d’IA dans des boucles de rétroaction homme-machine continues, s’appuyant sur la doctrine, l’historique et les données en temps réel pour faire évoluer les plans à la volée.
Dans ce modèle, la planification militaire est continue et jamais achevée. Elle se concentre davantage sur la génération d’un menu d’options que le commandant peut examiner, affiner et mettre en œuvre. L’équipe de recherche a testé cette approche avec plusieurs modèles d’IA et a constaté qu’elle surpassait les autres solutions dans chaque cas.
Les agents d’IA ne sont pas sans risque. Premièrement, ils peuvent être trop généralistes, voire biaisés. Les modèles fondamentaux – des modèles d’IA entraînés sur des ensembles de données extrêmement volumineux et adaptables à un large éventail de tâches – en savent plus sur la culture populaire que sur la guerre et nécessitent d’être peaufinés. Il est donc important de comparer les agents pour comprendre leurs forces et leurs limites.
Deuxièmement, faute de formation aux fondamentaux de l’IA et au raisonnement analytique avancé, de nombreux utilisateurs ont tendance à utiliser les modèles comme substitut à la pensée critique. Aucun modèle intelligent ne peut suppléer un utilisateur stupide, ou pire, paresseux.
Saisir le moment « agentique »
Pour tirer parti des agents IA, l’armée américaine devra institutionnaliser la conception et l’adaptation de ces agents, inclure des agents adaptatifs dans les jeux de guerre et revoir sa doctrine et sa formation pour tenir compte des équipes homme-machine. Cela nécessitera un certain nombre de changements.
Premièrement, l’armée devra investir dans une puissance de calcul supplémentaire pour construire l’infrastructure nécessaire au déploiement d’agents d’IA au sein de ses formations. Deuxièmement, elle devra développer des mesures de cybersécurité supplémentaires et réaliser des tests de résistance pour garantir que le personnel doté d’agents augmentés ne soit pas vulnérable aux attaques dans plusieurs domaines, notamment le cyberespace et le spectre électromagnétique.
Troisièmement, et surtout, l’armée devra transformer radicalement la manière dont elle forme ses officiers. Ceux-ci devront apprendre le fonctionnement des agents d’IA, y compris leur conception, et commencer à utiliser la salle de classe comme laboratoire pour développer de nouvelles approches de l’art ancestral du commandement et de la prise de décision militaires. Cela pourrait inclure la refonte de certaines écoles militaires pour se concentrer sur l’IA, un concept évoqué dans le Plan d’action pour l’IA de la Maison-Blanche , publié le 23 juillet 2025.
En l’absence de ces réformes, l’armée risque de rester coincée dans le piège napoléonien de l’état-major : ajouter des personnes pour résoudre des problèmes toujours plus complexes.
Benjamin Jensen
Professeur d’études stratégiques à l’École de combat avancé de l’Université du Corps des Marines ; chercheur en résidence à l’École de service international de l’Université américaine
