La Russie et l’Ukraine développent des drones autonomes, mais leur déploiement massif reste limité en juin 2025.
Depuis 2023, la Russie et l’Ukraine investissent massivement dans le développement de drones intégrant des capacités d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML). Ces technologies visent à améliorer l’autonomie des drones, leur résistance aux contre-mesures électroniques et leur efficacité sur le champ de bataille. Cependant, en juin 2025, ces systèmes ne sont pas encore déployés à grande échelle. Les deux pays rencontrent des défis techniques, logistiques et financiers qui freinent la généralisation de ces technologies.
État actuel des drones IA/ML en Russie et en Ukraine
Malgré des avancées notables, ni la Russie ni l’Ukraine n’ont réussi à déployer massivement des drones entièrement autonomes sur le champ de bataille. Les drones actuellement utilisés intègrent des éléments d’IA ou de ML, mais nécessitent encore une supervision humaine pour des tâches critiques telles que l’identification des cibles ou l’adaptation à des environnements complexes.
Par exemple, les drones russes Lancet-3 ont montré des capacités de verrouillage automatique sur des cibles, mais des vidéos de combat ont révélé des erreurs, comme l’attaque d’objets non pertinents. De même, les drones ukrainiens équipés de vision par ordinateur peinent à identifier des cibles camouflées ou en mouvement rapide.
Les défis techniques incluent le développement d’algorithmes robustes, la gestion de la consommation énergétique, la miniaturisation des composants et la résistance aux interférences électroniques. Ces obstacles ralentissent la transition vers des systèmes entièrement autonomes.
Technologies embarquées : entre apprentissage automatique et intelligence artificielle
Les drones actuels utilisent principalement des techniques d’apprentissage automatique pour des tâches spécifiques : navigation sans GPS, reconnaissance d’images, verrouillage de cibles. Ces fonctions sont efficaces dans des environnements contrôlés, mais leur performance diminue dans des situations imprévues.
L’intégration de l’IA permettrait aux drones de prendre des décisions complexes en temps réel, comme l’adaptation de leur trajectoire ou la sélection autonome de cibles. Cependant, cela nécessite une puissance de calcul élevée, des bases de données volumineuses et des algorithmes sophistiqués, ce qui complique leur mise en œuvre sur des plateformes légères et mobiles.
Par exemple, le drone ukrainien GOGOL-M, présenté comme une “mère porteuse” de drones FPV, intègre des capacités d’IA pour la navigation et la sélection de cibles, mais son autonomie reste limitée par la nécessité de préprogrammer les missions et de maintenir une liaison avec l’opérateur.
Déploiement opérationnel : entre expérimentations et limitations
Les drones intégrant des éléments d’IA ou de ML sont principalement utilisés pour des missions spécifiques, comme les attaques ciblées ou la reconnaissance. Leur déploiement reste limité en raison de leur coût, de leur complexité et des défis logistiques associés.
En Ukraine, le drone GOGOL-M a été utilisé pour des frappes à longue distance, mais sa production reste limitée à une cinquantaine d’unités par mois. En Russie, le drone Tyuvik, conçu pour des missions de frappe légères, est en phase de production, mais son efficacité réelle sur le terrain reste à démontrer.
Les deux pays continuent de s’appuyer sur des drones plus simples, comme les FPV, qui, bien que moins sophistiqués, offrent un bon rapport coût-efficacité et sont plus faciles à produire en masse.
Systèmes de gestion du champ de bataille : Delta et Digital Sky
La coordination des opérations de drones nécessite des systèmes de gestion du champ de bataille avancés. En Ukraine, le système Delta intègre des données provenant de diverses sources (drones, satellites, capteurs au sol) pour fournir une vision en temps réel de la situation. Ce système facilite la planification des missions, la coordination entre unités et la prévention des tirs amis.([en.wikipedia.org][1])
En Russie, le projet Digital Sky vise à créer un réseau intégré pour la gestion de l’espace aérien, incluant les drones, les satellites et les systèmes de communication. Ce projet, encore en développement, ambitionne d’utiliser l’IA pour améliorer la coordination et la sécurité des opérations aériennes.
Conséquences stratégiques et perspectives d’évolution
L’intégration de l’IA et du ML dans les drones militaires représente une évolution majeure de la guerre moderne. Cependant, les défis techniques, logistiques et financiers retardent leur déploiement à grande échelle.
À court terme, les drones semi-autonomes continueront de jouer un rôle important, notamment pour des missions spécifiques où leur efficacité est avérée. À long terme, l’amélioration des technologies embarquées, la réduction des coûts et le développement de systèmes de gestion du champ de bataille plus sophistiqués pourraient permettre une généralisation des drones entièrement autonomes.
Les pays investissant dans ces technologies devront également considérer les implications éthiques et juridiques de l’utilisation de systèmes d’armes autonomes, notamment en ce qui concerne la responsabilité en cas d’erreur ou de dommages collatéraux.
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