La transformation numérique de l’armée américaine grâce à l’IA et la collaboration avec Carnegie Mellon University

Introduction La transformation numérique de l’armée américaine grâce à l’IA et la collaboration avec Carnegie Mellon University L’armée américaine s’engage dans une transformation numérique majeure en intégrant l’intelligence artificielle IA dans ses opérations. Cette initiative repose sur une approche structurée définie par Carnegie Mellon University CMU. Isaac Faber, Chief Data Scientist au US Army AI Integration Center, a souligné l’importance de cette approche lors de l’événement AI World Government. La pile AI de CMU La pile AI de CMU est fondamentale pour les efforts de développement de l’IA de l’armée. Elle se compose de plusieurs couches, allant de la planification à la prise de décision, en passant par la modélisation, l’apprentissage automatique, la gestion des données massives et la couche de dispositif ou plateforme. L’éthique traverse toutes ces couches, garantissant que les applications AI sont développées de manière responsable. Importance de la couche intermédiaire Isaac Faber a mis en avant la difficulté d’abstraire les différences entre les applications, soulignant l’importance de la couche intermédiaire, ou plateforme, qui facilite le déplacement des applications entre différents environnements, qu’il s’agisse du cloud ou d’un ordinateur local. Cette approche vise à permettre une transition fluide des applications, similaire à la manière dont un nouveau smartphone transfère les contacts et l’historique de l’utilisateur. Collaboration avec l’industrie privée L’armée collabore avec CMU et des entreprises privées comme Visimo pour développer une plateforme prototype. Faber préfère cette approche collaborative plutôt que d’acheter des produits prêts à l’emploi, car cela permet de mieux répondre aux défis spécifiques des réseaux du Département de la Défense DOD. Développement de la main-d’œuvre en IA L’armée forme plusieurs équipes techniques en IA, y compris les leaders, le personnel technique certifié et les utilisateurs finaux. Ces équipes se concentrent sur divers aspects du développement logiciel, de la science des données opérationnelles à l’analytique et aux opérations d’apprentissage automatique. Cas d’utilisation de l’IA Un panel de discussion a mis en lumière les cas d’utilisation de l’IA les plus prometteurs, tels que l’aide à la décision pour les pilotes et les opérateurs, ainsi que la planification des missions et des ressources. Les risques et défis de l’IA ont également été abordés, notamment l’impact potentiel des changements d’algorithmes sur des millions de personnes et l’importance de garder les humains dans la boucle. Avantages de l’approche de l’armée L’approche structurée de l’armée présente plusieurs avantages, notamment une meilleure intégration des applications AI, une collaboration accrue avec l’industrie privée et une formation approfondie de la main-d’œuvre. Inconvénients et défis futurs Cependant, des défis subsistent, tels que la complexité de la gestion des données et des algorithmes, ainsi que la nécessité de maintenir une surveillance continue des modèles AI pour éviter les dérives. Conclusion L’initiative de l’armée américaine en matière d’IA, en collaboration avec CMU, représente une avancée significative dans la modernisation numérique des forces armées. Bien que des défis subsistent, les avantages potentiels en termes d’efficacité opérationnelle et de prise de décision sont considérables.