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Record W7110464326

Will automated systems redefine the nature of land combat?

2020· report· fr· W7110464326 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOpen Repository and Bibliography (University of Luxembourg) · 2020
Typereport
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Power (physics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: Theoretical or conceptual
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.013
Threshold uncertainty score0.042

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.010
Scholarly communication0.0090.015
Open science0.0010.003
Research integrity0.0030.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.003

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.

Opus teacher head0.021
GPT teacher head0.242
Teacher spread0.221 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2020
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