Par Elisha Bajemon, Ingénieur IA chez TW3 Partners. Dernière mise à jour : 27 mai 2026.
L’intelligence artificielle s’installe au cœur de l’outil de défense français. La Loi de programmation militaire 2024-2030 fixe un cadre budgétaire de 413 milliards d’euros, la création de l’Agence ministérielle pour l’intelligence artificielle de défense (AMIAD), annoncée le 8 mars 2024 et entrée en vigueur le 1er mai 2024, structure la filière, et le règlement européen sur l’IA écarte explicitement les usages militaires de son champ. Ce papier décrit le cadre normatif, la doctrine d’emploi, les acteurs industriels, les leviers de souveraineté et les cas d’usage publics documentés. Il s’adresse aux décideurs publics, aux industriels et aux investisseurs qui veulent comprendre ce que recouvre concrètement la notion d’IA souveraine appliquée à la défense en France.
1. Cadre réglementaire et institutionnel
Un règlement européen qui exclut le militaire
Le règlement (UE) 2024/1689, dit AI Act, est entré en vigueur le 1er août 2024. Son article 2, paragraphe 3, écarte du champ d’application les systèmes d’IA mis sur le marché, mis en service ou utilisés, avec ou sans modification, exclusivement à des fins militaires, de défense ou de sécurité nationale. Cette exclusion vaut quelle que soit l’entité, publique ou privée, qui opère ces systèmes. Concrètement, un modèle de fusion de données déployé sur un théâtre par les armées françaises n’est pas soumis aux obligations de conformité prévues pour les systèmes à haut risque civils.
L’exclusion comporte toutefois une limite importante. Dès lors qu’un système est aussi mis sur le marché ou utilisé à des fins civiles, humanitaires, de maintien de l’ordre ou de sécurité publique, il rebascule dans le champ du règlement. La question des architectures dual-use, fréquentes dans l’IA, mérite donc une analyse au cas par cas en amont des déploiements.
Cette exemption ne dispense pas la France de cadrer l’usage en interne. La Revue nationale stratégique de 2022 inscrit la maîtrise des technologies de rupture, dont l’IA, parmi les fonctions stratégiques prioritaires. Elle pose le principe d’une supériorité opérationnelle fondée sur l’innovation, avec un objectif d’autonomie stratégique européenne.
LPM 2024-2030 : 413 milliards et un volet IA dédié
La loi 2023-703 du 1er août 2023 relative à la programmation militaire pour les années 2024 à 2030 porte les crédits cumulés à 413 milliards d’euros sur la période. La LPM identifie l’intelligence artificielle parmi les technologies de souveraineté et prévoit un effort soutenu sur l’innovation de défense, le cyber, le renseignement et le spatial.
Le 8 mars 2024, le ministère des Armées a présenté sa stratégie ministérielle dédiée à l’IA. Elle prévoit environ 2 milliards d’euros consacrés à l’IA de défense sur la période 2024-2030, l’augmentation des effectifs spécialisés et la création de l’AMIAD pour piloter ce passage à l’échelle.
AID, AMIAD, DGA : la chaîne d’innovation
L’Agence de l’innovation de défense (AID), créée en 2018, pilote la politique d’innovation du ministère. Elle finance les projets amont, anime le dispositif RAPID pour les PME et structure le réseau des incubateurs civils.
L’Agence ministérielle pour l’intelligence artificielle de défense (AMIAD) a été annoncée le 8 mars 2024 puis créée par décret le 23 avril 2024, avec une entrée en vigueur fixée au 1er mai 2024. Rattachée directement au ministre des Armées, elle agrège les équipes d’apprentissage automatique, l’expertise donnée et les moyens de calcul. Son ambition affichée est de doter le ministère d’un supercalculateur classifié et d’opérer les modèles utilisés par les armées. L’AMIAD se positionne comme point de coordination central entre la DGA, les états-majors et l’écosystème industriel sur les questions d’IA, et comme acteur du passage à l’échelle des solutions retenues.
La Direction générale de l’armement (DGA) reste l’autorité de conduite des programmes capacitaires. Elle qualifie, achète, intègre. La répartition pratique des responsabilités entre AID (innovation amont et soutien aux PME), AMIAD (opérateur ministériel pour l’IA et passage à l’échelle) et DGA (programmes capacitaires) fait l’objet d’ajustements continus afin d’éviter les redondances et d’accélérer le franchissement entre démonstrateurs et programmes.
Articulation OTAN
La France contribue à la stratégie IA de l’OTAN, adoptée en octobre 2021 et révisée en juillet 2024. Elle fixe six principes d’emploi responsable : légalité, responsabilité et redevabilité, explicabilité et traçabilité, fiabilité, gouvernabilité, atténuation des biais. L’accélérateur OTAN DIANA, qui mobilise des centres de test et un fonds dédié, est ouvert à des sites et à des deeptech français : https://www.diana.nato.int.
2. Doctrine d’emploi : où l’IA entre en service
L’IA militaire ne se réduit pas aux systèmes d’armes létaux autonomes. Elle se déploie d’abord dans les fonctions de soutien, de planification et d’analyse. Sept domaines structurent l’effort actuel.
Commandement et contrôle (C2)
La fusion multi-capteurs et l’aide à la décision sont les premiers chantiers. Les systèmes C2 nouvelle génération agrègent en temps réel les flux radar, optroniques, ELINT, SIGINT, et hiérarchisent les pistes pour le commandant. L’IA y joue un rôle de filtre et de proposition. La décision d’ouverture du feu reste humaine.
Renseignement
L’analyse d’imagerie satellite et aérienne est le cas d’usage le plus mature. Les modèles de vision détectent, classifient et suivent des objets d’intérêt sur des volumes que les analystes humains ne peuvent traiter à la main. La géo-intelligence assistée par IA est devenue un standard occidental.
Cyber
La détection d’intrusion, la classification de logiciels malveillants et la surveillance des infrastructures critiques s’appuient sur des modèles supervisés et non supervisés. Le COMCYBER et l’ANSSI partagent une partie de ces briques avec les opérateurs d’importance vitale.
Maintenance prédictive
Dans l’aéronautique, le naval et le terrestre, la maintenance prédictive est un axe de modernisation appliqué progressivement aux flottes et équipements critiques. Les modèles ingèrent les données capteurs et anticipent les défaillances afin de réduire l’indisponibilité opérationnelle et d’optimiser les cycles de soutien.
Logistique
L’optimisation des flux, la prévision de consommation de munitions et de carburant, la gestion des stocks projetés sont reformulées comme des problèmes d’optimisation sous contrainte assistés par IA. Le retour d’expérience ukrainien a accéléré ces travaux.
Simulation et entraînement
Les simulateurs nouvelle génération intègrent des agents adversaires fondés sur l’apprentissage par renforcement. L’entraînement gagne en réalisme tactique sans coût d’engagement.
Robotique et systèmes téléopérés
Drones aériens, navals et terrestres, munitions rôdeuses, robots de déminage : l’autonomie progresse par paliers, avec un principe constant de boucle humaine dans la décision d’engagement.
3. Acteurs industriels
L’écosystème français combine grands maîtres d’œuvre, équipementiers et nouvelles entreprises deeptech.
Les grands maîtres d’œuvre
Thales est un acteur historique du C2, du renseignement et de la cyber. Le groupe a structuré une activité IA de défense couvrant la fusion de données, la vision, le traitement du langage et la cybersécurité.
Safran, via Safran Electronics & Defense, a finalisé en septembre 2024 l’acquisition de la deeptech Preligens (anciennement Earthcube) pour environ 220 millions d’euros, opération renommée Safran.AI à l’issue de l’intégration. Safran.AI fournit des solutions de surveillance de sites stratégiques par IA sur imagerie satellite, déjà déployées au profit du renseignement français et de plusieurs alliés.
MBDA intègre l’IA dans la guidance terminale, la planification de mission et la simulation. Le missilier européen, codétenu par Airbus, BAE Systems et Leonardo, irrigue la base industrielle française.
Dassault Aviation porte le Rafale et le pilier français du SCAF. L’IA y intervient dans l’assistance pilote, la fusion de capteurs et la combinaison avec les futurs effecteurs déportés.
Naval Group déploie l’IA sur ses programmes navals, notamment la lutte anti-sous-marine et la conduite de plateforme. Le traitement acoustique par apprentissage est un axe documenté.
KNDS France (ex-Nexter) intègre l’IA dans les véhicules terrestres du programme Scorpion et travaille sur la robotisation des plateformes.
La vague deeptech défense
Helsing, fondée à Munich en 2021, est implantée en France via une filiale parisienne et travaille avec le ministère des Armées sur la fusion de données et le combat collaboratif. La société a levé 450 millions d’euros en série C en juillet 2024, opération menée par General Catalyst, pour une valorisation de 4,95 milliards d’euros.
Comand AI, jeune entreprise française fondée en 2023, développe la plateforme Prevail, suite logicielle d’aide à la décision pour le niveau tactique. Elle a bouclé en décembre 2024 un tour d’amorçage de 8,5 millions d’euros mené par Eurazeo, après un pré-amorçage de 3 millions d’euros en juillet 2023, soit 12 millions d’euros cumulés. Comand AI revendique des contrats pilotes avec l’armée française et la Bundeswehr.
ARQUUS, fournisseur français de véhicules tactiques pour l’armée de Terre, est entré en juin 2024 dans le périmètre du groupe belge John Cockerill Defense au sein de l’ensemble combiné qui vise un leadership européen sur les véhicules de combat. Les États français et belge soutiennent l’alliance via une prise de participation au capital de la nouvelle entité.
Mistral AI, éditeur français de modèles de langage, a signé un accord-cadre avec le ministère des Armées, officiellement annoncé le 8 janvier 2026. L’accord, piloté par l’AMIAD, ouvre l’accès aux modèles, logiciels et services Mistral à l’ensemble des armées, directions et services du ministère. Il prévoit un déploiement sur des infrastructures nationales sous contrôle français afin de garantir la maîtrise des données et des algorithmes utilisés. Les modèles à poids ouverts publiés par Mistral offrent un substrat compatible avec les exigences d’audit et d’adaptation sur données défense.
4. Souveraineté : où elle se joue vraiment
La souveraineté en IA de défense se mesure sur trois couches : le silicium, le cloud, les modèles.
Cloud de confiance
Le label SecNumCloud de l’ANSSI structure le marché du cloud de confiance pour les charges sensibles non classifiées. S3NS et Bleu visent des offres cloud de confiance sous contrôle français. S3NS est la coentreprise de Thales et Google Cloud opérée sous droit français et conçue pour viser l’immunité aux lois extraterritoriales. Bleu est la coentreprise Orange et Capgemini qui opère Microsoft Azure et 365 sous contrôle français. Leur pertinence dépend du périmètre effectivement qualifié SecNumCloud, du niveau de sensibilité des données et des exigences du donneur d’ordre.
La distinction reste essentielle entre charges sensibles non classifiées, qui relèvent du cloud de confiance commercial, et données classifiées, qui s’appuient sur des infrastructures propres du ministère, opérées notamment par la DIRISI et par l’AMIAD, hors offres commerciales.
Modèles ouverts européens
L’existence de modèles de fondation européens à poids ouverts, dont Mistral est l’exemple emblématique, constitue un actif stratégique. Elle permet d’auditer, de réentraîner et de durcir les modèles en environnement maîtrisé, sans dépendance API à un fournisseur extra-européen.
Filière silicium
La maîtrise du silicium reste le talon d’Achille européen. L’écosystème s’organise autour d’ASML aux Pays-Bas pour la lithographie EUV, d’Imec en Belgique pour la recherche, et du plan France 2030 qui finance des capacités de production sur le territoire. Le plan France 2030. La dépendance asiatique sur les nœuds les plus avancés reste un point d’attention pour les calculateurs de défense.
Repère international
L’AI Index 2025 de Stanford HAI documente l’écart d’investissement public et privé entre États-Unis, Chine et Union européenne. L’enjeu français est moins de combler cet écart en volume que de préserver des capacités souveraines critiques sur des cas d’usage maîtrisés.
5. Cas d’usage publics documentés
Artemis.IA
Artemis.IA est la plateforme ministérielle de traitement massif de données multi-sources et d’IA, pilotée par la DGA. Sigle d’Architecture de Traitement et d’Exploitation Massive de l’Information multi-Sources et d’Intelligence Artificielle, elle vise à doter le ministère d’une infrastructure de stockage et d’analyse capable d’absorber les flux opérationnels, du renseignement à la maintenance. En juin 2022, la DGA en a notifié la phase de réalisation à Athea, coentreprise d’Atos et de Thales. Une partie des modèles déployés par l’AMIAD pour les états-majors et les services spécialisés s’appuie sur Artemis.IA.
Sécurisation des systèmes d’IA de défense
La protection des modèles eux-mêmes constitue un volet de travail à part entière. Les systèmes d’IA déployés en opérations doivent résister aux attaques adverses : exemples adversariaux, empoisonnement de jeux d’entraînement, extraction de modèles, exfiltration. Les programmes intègrent désormais des phases de qualification spécifiques avec rejeu d’attaques connues et tests de robustesse. Les briques de cybersécurité associées s’inscrivent dans la posture portée par le COMCYBER pour la défense des réseaux et systèmes d’information du ministère, et par l’AID pour les volets recherche et innovation.
Ces deux volets partagent un principe directeur : l’IA accélère et trie, l’humain décide et contrôle.
6. Limites et garde-fous
L’emploi militaire de l’IA est encadré par des règles éthiques et opérationnelles strictes.
Human-in-the-loop
Le principe constant en France est que la décision d’usage de la force létale reste humaine. Aucun système d’armes français en service ne délègue l’ouverture du feu à un algorithme. Cette ligne est réaffirmée publiquement par le ministère des Armées et structure le cadre des futurs systèmes robotisés.
Comité d’éthique de la défense, SALA et SALIA
Le Comité d’éthique de la défense, installé en 2020, a rendu le 29 avril 2021 un avis fondateur sur l’intégration de l’autonomie dans les systèmes d’armes létaux. Il distingue les SALA, systèmes d’armes létaux pleinement autonomes capables de modifier leurs règles de fonctionnement et d’échapper au contrôle humain, et les SALIA, systèmes d’armes létaux intégrant de l’autonomie sous contrôle humain et conformes au principe constitutionnel de libre disposition de la force armée. La position française écarte le développement et le déploiement de SALA et autorise les SALIA dans un cadre balisé, accompagné de recommandations portant sur la recherche, la conception, l’entraînement et l’emploi opérationnel.
Lutte contre les ingérences numériques
Le service VIGINUM, rattaché au Secrétariat général de la défense et de la sécurité nationale (SGDSN), détecte et caractérise les ingérences numériques étrangères sur le périmètre civil et publie des rapports publics à l’issue de ses opérations. Le ministère des Armées dispose de capacités propres sur son périmètre, moins documentées publiquement. L’IA y soutient la détection des campagnes coordonnées, l’analyse de la viralité et la qualification des contenus manifestement inexacts ou trompeurs.
Robustesse et adversarial
Les modèles déployés en opérations doivent résister aux attaques adverses : empoisonnement, exemples adversariaux, exfiltration. Les programmes incluent désormais des phases de qualification spécifiques avec rejeu d’attaques connues et tests de robustesse.
7. Angle TW3 : RAG souverain pour environnements sensibles
Chez TW3 Partners, nos travaux de R&D portent sur les architectures RAG souveraines : modèles de langage hébergés en cloud de confiance ou on-premise, corpus documentaires sous contrôle exclusif, journalisation complète et traçabilité des sources citées. Cette approche répond aux exigences des opérateurs d’importance vitale et des donneurs d’ordre publics qui veulent capitaliser sur leur documentation interne sans exposer un seul token à un fournisseur tiers.
Nous présenterons une démonstration de RAG souverain conçue pour les environnements sensibles à VivaTech 2026, Hall 7.2, Allée C, Stand 74, du 17 au 20 juin 2026. La démonstration illustre une architecture de bout en bout : ingestion, indexation hybride dense et sparse, génération avec citation systématique et journalisation d’audit. L’objectif est de montrer une approche industrielle compatible avec les exigences de souveraineté applicables aux usages B2B et secteur public.
FAQ
L’AI Act s’applique-t-il aux armées françaises ?
Non. L’article 2, paragraphe 3 du règlement (UE) 2024/1689 écarte explicitement les systèmes utilisés exclusivement à des fins militaires, de défense ou de sécurité nationale. La nuance porte sur les architectures dual-use : un système aussi utilisé à des fins civiles bascule dans le champ du règlement. Les armées restent par ailleurs soumises au droit international humanitaire, au droit français et aux principes éthiques fixés par le ministère.
Quel est le budget IA de la défense française ?
Environ 2 milliards d’euros sont consacrés à l’IA de défense sur la période 2024-2030, dans le cadre des 413 milliards d’euros de la LPM 2024-2030 fixée par la loi 2023-703 du 1er août 2023.
Que fait l’AMIAD concrètement ?
L’AMIAD, annoncée le 8 mars 2024 et entrée en vigueur le 1er mai 2024, centralise les équipes IA du ministère, opère un calculateur dédié et déploie les modèles auprès des états-majors et des services. Elle joue le rôle d’opérateur ministériel pour l’IA de défense et de point de coordination central avec l’industrie.
La France a-t-elle des systèmes d’armes pleinement autonomes ?
Non. La doctrine française, confirmée par l’avis du Comité d’éthique de la défense d’avril 2021, écarte les SALA pleinement autonomes et conserve le principe d’un contrôle humain significatif sur l’usage de la force.
Quel rôle joue Mistral dans la défense ?
Mistral AI est titulaire d’un accord-cadre avec le ministère des Armées, officialisé le 8 janvier 2026 et piloté par l’AMIAD. Il couvre l’usage des modèles, logiciels et services Mistral par les armées, directions et services du ministère, sur infrastructures nationales. Les modèles à poids ouverts permettent l’audit et le déploiement on-premise compatibles avec les exigences de classification.
Où se joue la souveraineté technologique en pratique ?
Sur trois couches : le silicium (dépendance ASML, Imec, fabricants asiatiques), le cloud (S3NS, Bleu pour les charges non classifiées, infrastructures du ministère pour le classifié), les modèles (Mistral et autres modèles européens à poids ouverts).
Sources
Ministère des Armées : https://www.defense.gouv.fr
Stratégie ministérielle pour l’IA de défense : https://www.info.gouv.fr/actualite/defense-la-strategie-ministerielle-sur-lintelligence-artificielle
Agence de l’innovation de défense : https://www.defense.gouv.fr/aid
Direction générale de l’armement : https://www.defense.gouv.fr/dga
Loi 2023-703 du 1er août 2023 relative à la programmation militaire 2024-2030 : https://www.legifrance.gouv.fr/jorf/id/JORFTEXT000047914979
Règlement (UE) 2024/1689 sur l’intelligence artificielle : https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj
NATO Artificial Intelligence Strategy : https://www.nato.int/cps/en/natohq/official_texts_187617.htm
Summary of NATO’s revised AI Strategy (2024) : https://www.nato.int/en/about-us/official-texts-and-resources/official-texts/2024/07/10/summary-of-natos-revised-artificial-intelligence-ai-strategy
Stanford HAI AI Index 2025 : https://aiindex.stanford.edu/report/
Comité d’éthique de la défense, avis du 29 avril 2021 sur l’intégration de l’autonomie dans les systèmes d’armes létaux
Communiqué Safran, finalisation de l’acquisition de Preligens (septembre 2024)
Communiqué Helsing, série C de 450 millions d’euros (juillet 2024)
Communiqué John Cockerill, finalisation de l’acquisition d’Arquus (juin 2024)
Communication ministère des Armées et Mistral AI sur l’accord-cadre (8 janvier 2026)
VIGINUM, rapports publics : https://www.sgdsn.gouv.fr/notre-organisation/composantes/service-de-vigilance-et-de-protection-contre-les-ingerences-numeriques-etrangeres-viginum
