Le Vatican a réuni cet été des lauréats du prix Nobel, des chercheurs en intelligence artificielle (IA) et des défenseurs du désarmement autour d’une même question : l’intelligence artificielle menace-t-elle l’équilibre de la dissuasion nucléaire ? Un mois plus tôt, une annonce de la société Anthropic avait déjà donné un tour très concret à cette inquiétude.
Ce rendez-vous, loin d’être anecdotique, illustre à quel point le sujet a quitté les cercles restreints des experts en stratégie pour s’installer au cœur du débat public. L’intelligence artificielle touche en réalité deux dimensions bien distinctes de la dissuasion nucléaire : la manière dont une décision de frappe se prend, et la solidité des systèmes numériques qui la rendent exécutable. Ce second point, longtemps resté secondaire dans le débat, a pris un relief nouveau avec la publication d’un modèle baptisé Mythos.
De WarGames à Mythos : un vieux pari mis à l’épreuve
Le 7 avril 2026, Anthropic a dévoilé Mythos, un modèle d’IA capable de détecter, puis d’exploiter de manière autonome, des failles informatiques critiques dans la quasi-totalité des systèmes d’exploitation et des navigateurs existants. L’entreprise n’a pas commercialisé cet outil : elle en a réservé l’accès à une douzaine de partenaires industriels jugés stratégiques, dont plusieurs géants américains de la technologie, dans le cadre d’une initiative baptisée Project Glasswing.
Mozilla a confirmé une partie de ces résultats : le directeur de l’ingénierie responsable du navigateur Firefox a fait état d’un nombre très élevé de vulnérabilités mises au jour par le modèle, dont une faille vieille de près de 27 ans dans le système OpenBSD, pourtant passée au crible de nombreux audits de sécurité au fil des décennies. Plusieurs spécialistes du secteur soulignent surtout que le délai entre la découverte d’une faille et sa transformation en outil d’attaque s’est brutalement raccourci.
Ce constat change de portée une fois appliqué aux arsenaux nucléaires, une question que documentent en détail la politiste Sterre van Buuren et le chercheur Benoît Pelopidas, spécialistes de la dissuasion à Sciences Po. Leur argument central tient en une idée simple : la sécurité nucléaire repose depuis toujours sur un pari implicite, celui qu’aucune vulnérabilité informatique ne viendra perturber le fonctionnement normal d’un arsenal. Or un arsenal nucléaire ne se réduit pas à un stock de têtes explosives : il englobe aussi les missiles, les réseaux de communication qui transmettent l’ordre présidentiel, et les systèmes d’alerte avancée censés détecter une attaque adverse. Tous ces éléments doivent communiquer entre eux pour fonctionner, ce qui multiplie d’autant les points d’entrée possibles pour une attaque informatique.
L’histoire récente illustre déjà ce risque, même à petite échelle. En 2010, un centre de commandement américain a perdu, pendant près d’une heure, le contact avec une cinquantaine de missiles nucléaires, sans qu’aucune cyberattaque ne soit en cause à l’époque. Un ancien responsable de la sécurité informatique des armes nucléaires américaines au laboratoire Sandia, James Gosler, a par ailleurs averti que la complexité croissante des composants électroniques rendait toute garantie d’invulnérabilité totale illusoire, y compris pour les microcontrôleurs à l’origine du déclenchement d’une explosion.
Van Buuren et Pelopidas prolongent ce raisonnement par un second pari, plus subtil encore : même si une vulnérabilité venait à exister, on suppose que les capacités défensives parviendraient toujours à la combler avant qu’un adversaire ne l’exploite. Mythos ne prouve pas que les arsenaux nucléaires contiennent aujourd’hui des failles exploitables, mais il illustre à quel point ce second pari devient plus incertain à mesure que l’IA accélère la recherche de vulnérabilités, y compris pour des acteurs malintentionnés qui finiraient, tôt ou tard, par accéder à des outils comparables.
En 1983, le film WarGames de John Badham avait suffisamment marqué Ronald Reagan pour qu’il interroge ses conseillers sur la possibilité réelle d’une telle intrusion informatique ; la réponse, arrivée une semaine plus tard, tenait en une phrase : « le problème est bien plus grave que vous ne le pensez ». Plus de quarante ans après, cette anecdote hollywoodienne résonne avec une actualité inattendue.
Qui décide, l’humain ou l’algorithme ?
Ce risque cyber s’ajoute à un débat plus ancien, centré sur la prise de décision elle-même. En novembre 2024, Joe Biden et Xi Jinping s’étaient mis d’accord, en marge d’un sommet en Amérique latine, sur un principe simple : l’intelligence artificielle ne doit jamais se substituer au jugement humain dans l’autorisation ou l’exécution d’un tir nucléaire. Cet accord informel, salué par de nombreux experts, ne règle toutefois pas tout, car il laisse de côté une zone grise bien plus large que la seule décision finale.
Le général à la retraite John Shanahan alertait déjà en 2025 sur les risques d’une intégration de l’IA dans les systèmes de commandement, de contrôle et de communications nucléaires, communément désignés par le sigle NC3. Réduire l’implication humaine directe dans ces processus, écrivait-il, ferait courir un risque disproportionné par rapport aux bénéfices attendus. Le général Anthony Cotton, à la tête du commandement stratégique américain, a répondu implicitement à cette crainte devant le Sénat en assurant que l’IA resterait toujours subordonnée à l’autorité humaine.
Le problème, selon plusieurs chercheurs, se situe moins dans l’automatisation directe du tir que dans une multitude de canaux indirects. Des modèles de langage utilisés pour analyser du renseignement, des systèmes de vision par ordinateur employés pour la surveillance, ou même de simples outils d’aide à la rédaction peuvent influencer, sans que personne ne s’en rende compte, l’appréciation d’une situation de crise par un décideur politique. À cela s’ajoute le biais d’automatisation, cette tendance bien documentée à faire confiance à une machine de façon excessive, surtout lorsque le temps presse et que la pression monte.
L’opacité, talon d’Achille de l’intelligence artificielle
Le chercheur James Johnson, dans un ouvrage publié en 2023 et consacré à l’intelligence artificielle et à l’arme nucléaire (AI and the Bomb), rappelait que les systèmes d’apprentissage automatique souffrent de faiblesses structurelles. Ils peinent à généraliser au-delà de leur cadre d’apprentissage initial, un phénomène que les spécialistes appellent le « brittleness problem », et ils manquent de ce que Johnson qualifie de bon sens, c’est-à-dire cette capacité à raisonner de façon abstraite face à une situation inédite et confuse.
Cette fragilité pose un problème particulier dans un contexte de crise nucléaire, où l’information reste par définition incomplète et où les enjeux ne tolèrent aucune approximation. À cela s’ajoute une opacité de fond : personne, pas même les concepteurs d’un modèle d’apprentissage profond, ne peut expliquer intégralement le cheminement qui mène à un résultat donné. Cette opacité complique considérablement l’attribution des responsabilités en cas d’erreur, un enjeu à la fois stratégique et juridique.
Le ministère français des Armées identifie d’ailleurs une liste de risques très proche : cyberattaques visant à pirater ou reprogrammer un système, mauvaise programmation, incompréhension de l’outil par l’opérateur, et surtout perte progressive du sens critique face à des algorithmes dont les succès répétés finissent par endormir la vigilance humaine. Ce dernier point rejoint une inquiétude largement partagée : le danger ne vient pas tant d’une machine qui prendrait le pouvoir que d’un humain qui cesserait de la questionner.
La fiabilité, une exigence à géométrie variable
Le débat gagne en clarté dès lors qu’on adopte un vocabulaire technique précis. Le chercheur Thierry Berthier propose une échelle en six niveaux, de L0 à L5, pour qualifier le degré d’autonomie d’un système d’armes. Au niveau L0, un opérateur humain télépilote entièrement le système. Aux niveaux intermédiaires, la machine détecte des cibles ou propose un plan d’action, mais l’humain garde la décision d’ouvrir le feu. Au niveau L4, le système choisit et engage seul sa cible, sous la tutelle d’un opérateur qui conserve la possibilité de le désactiver. Au niveau L5, purement théorique pour l’instant, cette possibilité de reprise en main disparaît définitivement, y compris en cas d’erreur.
Cette échelle éclaire directement le débat nucléaire. Lorsque la doctrine française insiste sur le maintien de l’humain dans la boucle, elle fixe en réalité une limite précise : aucun système lié à la dissuasion ne dépassera un niveau où l’autorisation de tir reste entre des mains humaines, quel que soit le degré de sophistication de l’assistance algorithmique en amont. La ligne rouge ne se situe donc pas entre l’usage et le refus de l’intelligence artificielle, mais entre les niveaux L3 et L4 de cette échelle.
Reste que même les niveaux d’automatisation les plus modestes ne sont pas exempts d’erreurs. En 2003, des missiles Patriot fonctionnant en mode automatique ont abattu un avion britannique Tornado et un chasseur américain F-18, victimes de tirs fratricides que le système n’a pas su distinguer d’une menace réelle. L’incident illustre un principe simple mais souvent oublié : le seuil de fiabilité exigé d’un algorithme dépend entièrement des enjeux de la décision qu’il influence. Le chercheur Louis Gautier (ex-SGDSN1) le résume avec une pointe d’ironie : la marge d’erreur tolérable pour une recommandation d’achat en ligne n’a rien à voir avec celle qu’on peut accepter avant d’autoriser un tir, fût-il conventionnel. Appliqué au nucléaire, ce principe ne laisse guère de place à l’approximation.
La France, ou le refus assumé de l’autonomie totale
Paris affiche sur ce sujet une ligne particulièrement stricte. La France refuse catégoriquement de développer des systèmes d’armes létales pleinement autonomes (SALA), qu’il s’agisse de systèmes conventionnels ou nucléaires, et exclut toute délégation de la décision de vie ou de mort à une machine. Le chef de l’État l’a posé comme un principe intangible en 2020 : la France ne prendra jamais part à une bataille nucléaire, ni à une quelconque forme de riposte graduée. Cette doctrine, fondée sur la dissuasion stricte et la frappe de second rang, laisse en théorie peu de place à une automatisation poussée du processus décisionnel.
Devant l’Assemblée nationale, Emmanuel Chiva, l’ancien délégué général pour l’armement, a reconnu que partenaires comme adversaires utilisent déjà des techniques de traitement de l’information pour améliorer leur détection d’alerte avancée, sans que cela remette en cause, pour l’instant, les fondements de la dissuasion française. Il a toutefois précisé que cette vigilance devait se prolonger bien au-delà de la décennie actuelle, avec un horizon de réflexion fixé à 2050 ou 2060.
Un argument plus original circule aussi dans les cercles militaires français, porté notamment par le général de division aérienne (GDA) Pierre Réal : l’incertitude elle-même pourrait renforcer la dissuasion. Si un adversaire ignore le degré réel de délégation accordé à l’IA dans le système de commandement d’une puissance nucléaire, cette ambiguïté agit comme un facteur dissuasif supplémentaire, à condition qu’elle ne pousse pas, par crainte d’un système jugé instable, vers une escalade incontrôlée.
La course sans fin : un nouveau chapitre de l’histoire nucléaire
Thierry Berthier note d’ailleurs que cette course à l’autonomisation des systèmes d’armes reproduit, sept décennies plus tard, la dynamique qui avait présidé à la course aux armements nucléaires : chaque puissance redoute de se laisser distancer par ses rivaux, ce qui alimente une spirale d’investissement que personne ne maîtrise plus complètement. Cette dynamique de fond éclaire pourquoi le débat sur l’intelligence artificielle et la dissuasion nucléaire ne se résume donc plus à la seule question de l’autonomie décisionnelle. Il recouvre désormais deux risques distincts, qui appellent des réponses différentes. Le premier concerne la prise de décision elle-même, et sur ce point, un consensus solide se dégage : aucune puissance nucléaire sérieuse n’envisage de confier l’acte final à un algorithme, et l’accord informel entre Washington et Pékin en constitue une première étape encourageante, même s’il reste largement à préciser.
Le second risque, plus diffus, concerne la cybersécurité des systèmes eux-mêmes, un terrain sur lequel Mythos vient de démontrer, de façon spectaculaire, l’ampleur du problème. Contrairement au premier risque, celui-ci ne se règle pas par une simple déclaration de principe : il exige des investissements continus dans la défense, un partage accru d’informations entre alliés, et une vigilance de tous les instants face à des vulnérabilités qui, par définition, restent invisibles jusqu’au jour où quelqu’un les découvre.
Pour les états-majors comme pour les décideurs politiques, l’enjeu des prochaines années consiste donc à traiter ces deux fronts en parallèle, sans laisser l’urgence de l’un faire oublier la gravité de l’autre. Une dissuasion nucléaire qui s’appuie sur des systèmes numériques vulnérables perd une partie de sa crédibilité, même quand l’humain garde fermement la main sur la décision finale.
- Secrétaire général de la défense et de la sécurité nationale ↩︎
Photo © Armée de l’Air et de l’Espace