François Bourrier-Soifer (Safran.AI) : Safran.AI au service des forces armées - 13/07

Tech & Co, la quotidienne, l'invité.

Et on va parler justement d'IA dans la défense avec mon invité François Bourrier-Seuil-Ferrella. Bonsoir François.

Bonsoir, merci de votre invitation.

Vous êtes directeur général délégué de Safran.ai. Safran.ai qui a fait une acquisition importante l'année dernière puisque vous vous êtes offert Predigence. Peut-être expliquer ce que représente aujourd'hui Safran.ai dans l'entité Safran, s'il vous plaît François. Expliquez-nous.

Bien sûr, Safran.ai c'est une intelligence artificielle utilisée quotidiennement, vraiment quotidiennement par les services de renseignement et qui depuis l'opération avec Safran nous permet de la porter au plus proche du champ de bataille sur les théâtres d'opération.

D'accord, expliquez-nous, est-ce qu'on peut avoir, parce que toujours tout ça est assez abstrait, est-ce que vous pouvez nous donner des exemples justement d'IA sans évidemment dévoiler des secrets défense ?

En aucun cas, je pourrais vous dévoiler des secrets défense. Peut-être trois exemples. Un premier exemple sur l'analyse d'images satellites. Ce sont des très grandes images. Les gens le savent assez peu. Ça peut faire 300, 400 km² et on va y chercher, détecter, reconnaître, identifier les observables d'intérêt militaire qui eux vont représenter une poignée de pixels. J'en discutais avec un data scientist qui me disait que vous êtes dans les gradins les plus élevés du stade de France et vous cherchez une balle de tennis sur le parterre. Sur la pelouse ?

Absolument. Et là, l'IA, parce que l'œil humain ne le verrait pas, on est d'accord ?

Alors l'œil humain très entraîné, parce qu'il y a des interprètes photos, des analystes images au sein des armées, des services de renseignement qui sauraient le faire, mais elles vont prendre beaucoup plus de temps pour le faire. Et puis vous multipliez les balles de tennis par des facteurs considérables et vous multipliez les terrains de foot.

Et des faux positifs aussi, j'imagine, ça doit exister des erreurs, enfin, en tout cas des erreurs d'interprétation.

Alors, chez les humains, oui, chez l'IA également, nous, on tente à les corriger systématiquement et c'est d'ailleurs dans une boucle de co-construction qui nous... Aujourd'hui, je crois qu'on peut vraiment dire que sur ce segment-là, on est leader de marché au niveau mondial et la démonstration de ça, c'est qu'on est utilisé par des services de renseignement étrangers qui auraient pu prendre des technos propriétaires nationales.

Très bien. Et en combien de temps une IA peut analyser justement un cliché comme ça qui fait 300, 400 km² ?

Alors, je ne peux pas vous donner de chiffres exacts, mais ça va également dépendre de la puissance de calcul, donc du hardware, mais c'est une poignée de secondes.

C'est dingue. Avec un taux de réussite ou d'erreur qui est important ?

Avec un taux de réussite qui est phénoménal.

Incroyable. Ça, c'était votre premier exemple. Il y en a deux autres.

Un deuxième exemple, et c'est pour ça que je vous parlais des contraintes de hardware, c'est qu'on le voit aujourd'hui, on apporte l'EI dans le temps réel, avec des contraintes qu'on dit parfois swapsées, donc de taille, de poids et d'énergie. C'est très consommateur en énergie. Et donc là, ça va être la capacité en temps réel d'analyser des flux vidéo issus de drones, par exemple, pour identifier des menaces. Deuxième exemple.

Pas mal, ça aussi. J'imagine qu'en ces temps, on va dire, de conflits, toutes vos solutions sont utilisées actuellement.

Nous, on est particulièrement fiers de ça. Je suis heureux de pouvoir vous parler au présent et non pas au futur, ou de vous livrer une version un peu science-fictionnelle de ce que l'on peut faire. C'est utilisé quotidiennement sur des vrais théâtres d'opération par des hommes et des femmes qui sont tous, sauf des data scientists.

C'est dingue. Troisième exemple, François.

Troisième exemple, peut-être un peu plus compliqué, mais celui qui me viendrait à l'esprit, c'est sur des capteurs particulièrement sophistiqués au profit de la marine nationale, dans les grands fonds marins. Avec le même principe d'identifier des menaces.

Ça peut être des sous-marins, des choses comme ça ? Des menaces sous-marines. Des menaces sous-marines. Ok. Intéressant. Alors, expliquez-nous, le rachat de Prédigence l'année dernière, ça s'est passé dans quel contexte ? Et qu'est-ce que ça vous apporte, en fait, ce rachat ?

En fait, le rachat de Prédigence par le groupe Safran, ça nous a apporté, et moi, je le vis au quotidien depuis un an, ça nous a ouvert tous les possibles. Aujourd'hui, on est dans le meilleur des deux mondes. On a encore l'agilité, ce goût de l'innovation, cet esprit pionnier des ex-Préligences, disons, en tout cas de ses activités historiques. Et puis, Safran, lui, nous apporte une force industrielle considérable. Safran est partout, en tant que composantier, en tant qu'équipementier, peu de gens le savent, mais ce sont les moteurs du rafale, ces positions navigation temps, des sous-marins nucléaires. Vous allez retrouver des horloges atomiques dans des satellites.

Vous allez les retrouver partout avec un savoir-faire, une capacité d'industrialisation quasiment unique au monde. Je pense qu'on peut être super fier d'industriels français, tels que Safran, qui occupent des vraies positions de leadership. Et donc, aujourd'hui, ça nous permet, nous, d'aller atteindre des nouveaux marchés ou de tenter de craquer des sujets technologiques particulièrement sophistiqués.

L'IA, aujourd'hui, on voit qu'elle est en train de bouleverser des secteurs entiers, le divertissement, la médecine. On a des exemples tous les jours. Est-ce que c'est aussi impressionnant dans la défense, à votre avis ?

Oui. Moi, c'est ma conviction. Je pense que c'est également celle de nos utilisateurs. Ce n'est pas sans poser quelques défis, de défis sur, pour éviter d'utiliser des mots trop savants, mais de concepts d'emploi, de manière dont les uns et les autres peuvent appréhender ce type de technologie. Il y a un concept qu'on traduit assez peu en France, mais qu'on retrouve beaucoup aux Etats-Unis, sur le man-machine teaming. Nous, on fait d'énormes investissements sur la charge cognitive, cette interface home machine, sur la manière dont les résultats poussés par des détecteurs d'intelligence artificielle vont pouvoir être appréhendés par des opérateurs humains.

Ce que je peux vous dire, c'est que ça décuple des choses qui pouvaient être faites avant. Et je crois qu'il y a un angle qu'on voit assez peu et qui existe d'ores et déjà dans la défense. C'est ce que l'on voit au quotidien. Vous pouvez faire des choses que vous ne pouviez même pas imaginer avant. Et c'est ça qui, me semble-t-il, est vraiment révolutionnaire.

Puis vous le dévoquiez rapidement, est-ce que ça va se substituer aux humains ? En tout cas, l'expertise humaine ?

Non. Non, c'est aussi une autre conviction. Alors, ça peut se substituer aux humains sur les tâches les plus rébarbatives, celles que vous allez automatiser à partir de l'humain. Mais dans des secteurs comme celui de la défense, où les sujets de ressources humaines sont particulièrement contraints, ça va davantage vous permettre de mettre les uns et les autres, les hommes et les femmes, sur les tâches les plus nobles, celles à plus forte valeur ajoutée. Et ça, je vous assure que je l'observe dans mon métier.

Mais par exemple, on prend l'exemple du film Le chant du loup, qui a été un énorme succès au cinéma, avec François Civil, qui, on le sait, était concentré pour écouter justement les bruits sous-marins. Est-ce que ça, demain, ça sera toujours un humain qui le fera ? Parce que déjà, je crois que vous le faites, grâce à l'IA.

Alors ça, je ne peux pas vous répondre précisément là-dessus. Et ce que l'on fait n'est pas ce que fait François Civil dans cet excellent film. Cette capacité des oreilles d'or à aller dans les niveaux les plus élevés de la classification les oblige à utiliser même des métaphores. On le voit dans ce film. Le bruit d'une machine à laver, le bruit d'une tondeuse. Des choses qui relèvent de critères, disons, psycho-acoustiques. Oui. Et ça, aujourd'hui, je ne le sais pas le faire. Exactement. Et celui qui vous prétendrait le contraire aujourd'hui n'est pas au niveau de l'état de l'art. Aujourd'hui, on fait tout ce que l'on peut pour faciliter la vie de ces analystes en guerre acoustique.

Mais ce savoir-faire-là est proprement unique.

En revanche, c'est ce qu'on disait tout à l'heure au début, sur l'imagerie, là, ça a une force, en fait.

Sur l'automatisation, le tri massif de grands, grands volumes de données, et c'est le cas sur l'imagerie, c'est une force considérable.

Et toutes ces technologies, vous les commercialisez, en fait, à qui les veut, en fait ? Comment ça se passe, en fait ? Est-ce qu'il y a une notion aussi de souveraineté, où, voilà, il y a des exclusivités qu'on garde pour la France ?

Alors, là aussi, sans vous répondre précisément, mais plus vous renvoyez à ce qu'est la réglementation dans le domaine, c'est que vous avez des règles... Que je ne connais pas particulièrement. Bien sûr, bien sûr, et que je ne connaissais pas il y a quelques années, donc je ne peux vous en vouloir. Il y a des réglementations sur le contrôle export, il y a des réglementations sur des sujets qui sont considérés comme de l'armement, comme du matériel de guerre, et puis vous allez avoir des réglementations sur des biens à double usage.

Mais de manière générale, ce que vous pouvez garder comme idée, c'est que nous, notre base de clients, c'est la France et ses alliés et partenaires, et ça ne va pas plus loin.

Très bien. À votre avis, quel va être le prochain game changer dans l'intelligence artificielle, dans le domaine de la défense ? Il y a des choses qui se dessinent, qu'on n'imaginait pas il y a peut-être encore quelques mois ou quelques années ?

Je pense notamment à l'Agentic AI, donc toute cette IA agentique pour dépasser les simples... On sera spécialisé sur une tâche spécifique ? Oui, avec une forme d'orchestration de différentes tâches qui vous permettrait d'avoir réellement une réponse à une question posée de manière relativement générale, plutôt que d'enchaîner des tâches bien spécifiques. Et ça, c'est un très beau sujet. Je pense aussi à la multimodalité, c'est-à-dire que c'est ce qu'on commence à voir dans le grand public à travers les derniers LLM. C'est de réussir à jongler, tirer toute la valeur de sources de données très différentes de la vidéo, de l'image, du texte.

Ça, ce sont des très beaux sujets sur lesquels on peut travailler.

Avec des challenges de cybersécurité qui sont maximales.

Partout. La cybersécurité, elle l'est autour de nos outils. On parle souvent d'ailleurs dans le domaine de DevSecOps. Elle l'est aussi tout simplement même sur la manière dont on travaille, nous, chez Safran AI ou chez Safran de manière générale. Donc ces enjeux de sécurité-là, qui vont d'ailleurs parfois au-delà de la cybersécurité, sont très importants.

Merci beaucoup François Bourrier-Seuilfer. Merci à vous. Voilà, cet éclairage sur ce milieu qui est assez méconnu, quand même, avec Safran.ai qui a bouclé l'acquisition de Predigence. C'était il y a un an déjà. Merci beaucoup.

Merci.