OAFP 9000 - IA et décision militaire. Décider, déléguer, superviser à l’âge de l’intelligence artificielle

Ce cours vise à faire découvrir aux étudiants comment l’intelligence artificielle transforme la prise de décision militaire, depuis la production du renseignement jusqu’à la formulation de l’ordre. En s’appuyant sur la MEDOT, la boucle OODA et des cas contemporains — Ukraine, drones, DefTech, saturation informationnelle — il analysera les usages de l’IA comme outil d’information, de recommandation ou d’automatisation supervisée. Organisés en cellules d’état-major fictif, les étudiants apprendront à qualifier une décision militaire, à identifier le bon niveau d’usage de l’IA et à préserver le rôle du chef, la responsabilité humaine et la souveraineté de décision.

Le cours se conclura par un wargame permettant de tester une doctrine d’emploi de l’IA en situation opérationnelle.

Les étudiants devront disposer d’une connaissance générale des enjeux de défense et de sécurité, ainsi que des grands principes d’organisation des forces armées et de la chaîne de commandement. Une familiarité avec les notions de renseignement, de conduite des opérations, de droit des conflits armés et de transformation numérique est souhaitable, sans prérequis technique en intelligence artificielle.

Chaque séance combinera un cadrage théorique, une discussion de cas et un travail pratique en groupe. Les étudiants seront organisés en cellules d’état-major fictif : renseignement, opérations, juridique, logistique, SIC/cyber, données/IA et commandement.

• Contribution de séminaire 40 %

Chaque étudiant choisira un objet d’analyse lié au cours — article académique, note stratégique, rapport, film, documentaire, épisode de podcast, cas opérationnel ou controverse technologique — et en proposera une présentation courte en séance. L’objectif est d’alimenter la discussion collective en reliant cet objet aux enjeux du cours : décision militaire, intelligence artificielle, responsabilité, renseignement, souveraineté ou transformation des opérations.

• Simulation finale 60 %

Les étudiants participeront à une simulation en groupe, organisée autour d’une situation opérationnelle fictive. Répartis en cellules d’état-major, ils devront exploiter des informations incomplètes, évaluer des recommandations produites par l’IA, arbitrer entre plusieurs options, déterminer le bon niveau de délégation à l’IA et présenter une décision finale argumentée.

Les étudiants prépareront les séances par des lectures courtes et des analyses de cas. En groupe, ils compléteront progressivement une grille de décision IA/MEDOT et produiront une doctrine d’emploi de l’IA testée lors du wargame final.