Will automated systems redefine the nature of land combat?
Bibliographic record
Abstract
L’analyse des doctrines des grandes puissances étrangères confirme une tendance à la massification des systèmes automatisés (SA) et une progressive autonomisation de leurs capacités aussi bien létales que non létales. A cet égard, les principales puissances, USA, Chine, Russie, Israël, préparent le déploiement de Systèmes d’Armes Autonomes Létaux (SALA) sous supervision humaine, à la différence d’autres Etats comme la France et le Canada qui refusent de déshumaniser le combat. Ce phénomène appelé à se développer du fait des progrès techniques et informatiques, pourrait connaître une accélération avec la maîtrise de l’intelligence artificielle et les progrès de miniaturisation. Cette prolifération pouvant se faire de manière discrète puisque la composition des SALA n’implique pas, pour une majeure partie, de composants soumis à un contrôle de la communauté internationale. Cette menace impacte notablement la plupart des huit facteurs de supériorité opérationnelle retenus par l’armée de Terre, sensibles à l’apparition de nouveaux moyens automatiques et autonomes, et doit conduire les forces à évoluer en termes capacitaires (Doctrine, Organisation, R-H, Entrainement, Soutien, Equipement). Il s’agit ainsi, de moderniser progressivement les forces terrestres françaises par l’introduction de systèmes d’armes automatiques et adaptés à la lutte contre les SALA en assurant leur compatibilité avec les moyens existants, en particulier le système infovalorisé SCORPION. Pour garantir l’efficacité des forces aéroterrestres, il faut savoir tirer le meilleur parti des modules et plateformes automatiques, tout en préservant la place centrale de l’Homme. Cet impératif nécessitera d’accorder une attention particulière, au rythme d’introduction des systèmes autonomes dans les forces, au type de missions qui leurs sont confiées et à la relation Homme/Machine, par le développement de systèmes préservant la cohérence de l’action malgré une automatisation progressive de leurs fonctions. Toutefois, il ne faudrait pas que le respect de principes éthiques empêche d’anticiper les risques constitués par le déploiement de SALA par l’adversaire. Dans cette perspective, la protection de la force avec des moyens adaptés constitue un autre impératif, tout aussi important. En effet, l’introduction de systèmes létaux autonomes en masse par un adversaire pourrait faire notablement évoluer la nature du combat. Une force ennemie ainsi dotée de très nombreux SALA, agissant au sol et près du sol, pourrait tirer parti au cours d’un engagement d’un effet de saturation et de relative insensibilité aux pertes matérielles en privilégiant la brutalité à la manœuvre.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.014 | 0.039 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.004 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".