Il y a quelques décennies, la guerre électronique était l’affaire de quelques centaines de spécialistes que personne ne connaissait. Aujourd’hui, elle conditionne l’issue des combats. Sur le théâtre ukrainien, entre 60 et 80 % des drones neutralisés le sont par des moyens électroniques et ces mêmes drones représentent près de 80 % des pertes matérielles et humaines constatées.
Jusqu’au déclenchement de l’opération Epic Fury, les systèmes iraniens de brouillage GPS perturbaient régulièrement la navigation civile et militaire dans la région. La campagne américano-israélienne a sévèrement dégradé ces capacités, mais elle a aussi démontré, dans l’autre sens, l’importance décisive de la guerre électronique dans les conflits de haute intensité. En mer de Chine méridionale, Pékin déploie des architectures de déni d’accès électromagnétique conçues pour interdire toute intervention extérieure. Le spectre est devenu un terrain de combat à part entière.
C’est dans ce contexte que Thales, par l’intermédiaire de son entité dédiée à l’intelligence artificielle (IA) cortAIx, a publié un document sur l’intégration de l’IA dans la guerre électronique. Le texte décrit ce que l’IA peut apporter, là où les systèmes actuels bloquent, et ce qu’on ne peut pas raisonnablement en attendre. Rare dans la communication industrielle de défense.
Russie, Chine, États-Unis : trois longueurs d’avance
Pour comprendre pourquoi ce document arrive maintenant, il faut regarder ce que font les adversaires potentiels et depuis combien de temps.
La Russie a la doctrine la plus ancienne et la plus éprouvée. Après la guerre de Géorgie en 2008, Moscou a engagé une réforme profonde qui a intégré la guerre électronique à tous les échelons de sa force terrestre, du niveau stratégique jusqu’à l’infanterie de contact. Cinq brigades spécialisées opèrent aujourd’hui à travers les districts militaires russes, déployant une gamme de systèmes qui couvrent l’ensemble du spectre : le Krasukha-4 pour aveugler les radars aéroportés jusqu’à 300 km, le Borisoglebsk-2 pour perturber les communications tactiques, le Leer-3 pour saturer les réseaux GSM depuis des drones et envoyer des SMS démoralisants aux soldats adverses. En 2017, la Russie a commencé à déployer le Bylina, un système de commandement automatisé intégrant de l’IA pour identifier les émetteurs adverses et déclencher les contre-mesures en quelques secondes. En Ukraine, les effets sont documentés : des missiles JDAM et des systèmes HIMARS ont subi des dégradations de précision dues aux brouillages GPS russes, les signaux chiffrés M-Code parfois saturés par les émissions adverses. Les drones Bayraktar TB2, redoutables en début de conflit, ont progressivement perdu leur efficacité face aux systèmes de brouillage qui coupent la liaison opérateur-appareil. Le rythme d’adaptation est tel qu’une technique de brouillage efficace le lundi peut être contournée le vendredi : ce tempo rend les systèmes statiques, fondés sur des bibliothèques préenregistrées, structurellement dépassés.
La Chine joue une partition différente, et sur le long terme probablement plus structurante. La doctrine militaire chinoise est explicite sur ce point depuis des années : maîtriser le spectre électromagnétique, c’est maîtriser les autres domaines du combat. En 2015, Pékin a créé la Force de soutien stratégique de l’APL, centralisant l’ensemble des capacités spatiales, cyber et électroniques sous un commandement unique ; une structure depuis remaniée, mais dont l’ambition d’intégration reste intacte. L’investissement qui s’ensuit est massif : expansion de bases d’interception sur l’île de Hainan, déploiement de systèmes SIGINT sur les récifs Subi et Fiery Cross en mer de Chine méridionale, réseau de capteurs distribués entre Hainan et les îles Paracels. En janvier 2025, un institut de recherche du conglomérat de défense chinois CETC publiait les résultats d’un jeu de guerre simulant une attaque de missiles américains LRASM contre un destroyer de la marine chinoise. Le scénario concluait que les systèmes embarqués avaient réussi à désactiver par brouillage le guidage radar et GPS des missiles ; des munitions furtives à récepteur passif, normalement difficiles à localiser. Ce que cet exercice affirme implicitement est significatif : les systèmes chinois auraient localisé le missile avec une précision suffisante pour un brouillage directionnel, ce qui suppose une capacité de détection bien au-delà de ce que les concepteurs occidentaux anticipaient. Ce que les Chinois disent aux Occidentaux entre les lignes : vos missiles furtifs ne le sont peut-être pas autant que vous le pensez.
Les États-Unis restent de loin le premier investisseur mondial, avec 45 % des dépenses mondiales de guerre électronique entre 2021 et 2023, et près de 5 milliards de dollars dépensés en 2024. Mais la supériorité budgétaire ne garantit pas la supériorité opérationnelle. Le colonel Larry Fenner, commandant de la 350th Spectrum Warfare Wing, l’admettait sans détour en novembre 2024 : « Nos adversaires ont eu l’opportunité de construire leurs capacités pour contrer ce qui était traditionnellement notre avantage dans le spectre. » Sur l’IA appliquée à la guerre électronique, il est tout aussi direct : aucun système américain ne fait encore ce qui serait idéal ; détecter automatiquement des signaux anormaux et générer des contre-mesures en temps réel, sans passer par des heures d’analyse manuelle. « Nous n’y sommes pas encore », dit-il, tout en qualifiant cette capacité de « game changer » pour le jour où elle sera disponible.
Dans ce contexte, le document de Thales prend un relief différent. La compétition est ouverte, les positions ne sont pas acquises, et un acteur européen qui propose des réponses techniques précises a sa place dans la course.
La guerre électronique cognitive selon Thales
Le point de départ du raisonnement de cortAIx est précisément là. Les systèmes de guerre électronique classiques sont construits sur des bibliothèques de signatures : on répertorie les radars et systèmes de communication adverses, on décrit leurs caractéristiques, et on compare en temps réel les signaux captés à ces références. Si le signal correspond à une entrée connue, la menace est identifiée. Sinon, on passe à côté.
Face à des adversaires qui modifient dynamiquement leurs fréquences, leurs modulations, leurs comportements selon le contexte tactique, cette approche montre ses limites. La réponse de Thales passe par ce qu’il appelle la « guerre électronique cognitive ». L’idée n’est pas de jeter les bibliothèques existantes, mais de les compléter par une capacité d’apprentissage en cours de mission. Détecter des signaux inconnus, les caractériser, les comparer à ce qu’on connaît déjà, et surtout signaler ce qu’on ne reconnaît pas ; plutôt que de forcer une classification incorrecte. C’est ce que cortAIx appelle la « détection de nouveauté ». Dans un environnement qui change au rythme décrit par les retours d’Ukraine, savoir qu’on ne sait pas est déjà une information de valeur.
Derrière ce principe, un défi technique que Thales chiffre sans ambiguïté. En guerre électronique radar, plusieurs dizaines de millions d’impulsions peuvent être captées chaque seconde selon la densité des émetteurs. En guerre électronique des communications, une mission génère rapidement plusieurs téraoctets de données. Aucun opérateur humain ne peut traiter ça.
C’est exactement le problème que le colonel Fenner décrit pour les forces américaines dans le Pacifique : comment analyser des centaines de signaux simultanément, à la vitesse pertinente pour le combattant, sans des heures de travail manuel à l’arrière du théâtre ? L’IA répond à ça en faisant ce que l’humain ne peut pas faire à cette échelle : trier en temps réel, détecter des structures invisibles dans le bruit, hiérarchiser ce qui mérite attention. Thales parle de « senseurs augmentés » ; non pas des systèmes qui remplacent les chaînes de traitement existantes, mais qui les complètent en révélant des informations que les approches classiques manquent.
Le vrai défi : embarquer l’IA
L’obstacle principal n’est pas l’algorithme. C’est l’architecture du système dans lequel il doit s’intégrer. Les données de guerre électronique ne peuvent pas être envoyées vers un serveur distant pour analyse : le temps de transmission rendrait les résultats inutilisables. Les systèmes d’autoprotection doivent réagir en quelques millisecondes. Les plateformes embarquées ont des contraintes sévères de consommation électrique, d’encombrement, de résistance aux conditions extrêmes. C’est l’un des points sur lesquels le document ne tourne pas autour du pot : prendre un algorithme performant développé sur serveur et le coller sur une plateforme de combat ne fonctionne pas. Les modèles doivent être pensés dès le départ pour les contraintes du système cible.
Et cette contrainte, bien gérée, peut devenir un avantage : un modèle conçu spécifiquement pour les signaux radar militaires ; qui intègre le fait qu’un spectrogramme radar n’est pas une image ordinaire, les axes temps et fréquence n’ayant pas la même nature physique ; sera souvent plus efficace et plus sobre qu’un modèle généraliste importé d’une autre discipline. Thales insiste là-dessus : la connaissance métier est irremplaçable. On ne fait pas de bonne intelligence artificielle de guerre électronique avec des algorithmes génériques.
Ce que Thales refuse d’automatiser
La Russie a fait le choix de l’automatisation maximale avec le Bylina. Thales fait un choix différent, et l’explicite dans son document. L’IA n’a pas vocation à remplacer l’opérateur. Elle a vocation à réduire sa charge de travail pour qu’il puisse concentrer son attention sur ce qui compte vraiment. Les équipages de guerre électronique sont peu nombreux, les systèmes sont complexes, les décisions doivent être prises vite. La surcharge cognitive des opérateurs n’est pas un problème théorique. Elle se traduit par des erreurs, des délais, des décisions mal informées.
Il y a aussi le risque inverse : sous pression, le temps compté, les opérateurs tendent à faire confiance à la machine même quand elle se trompe. Thales le reconnaît, et ses outils sont conçus pour y résister. Com, l’outil d’identification de signaux de communication, ne force pas une réponse quand il ne sait pas : il dit « inconnu », propose des pistes, et laisse l’opérateur décider. KIA, dédié à l’analyse audio des communications interceptées, assiste l’opérateur sans prendre la décision à sa place.
Sur KIA, le retour du terrain est instructif. Le bénéfice principal que les opérateurs signalent n’est pas une meilleure intelligibilité des communications. C’est la réduction de la fatigue sur la durée. Un signal débruité, c’est un opérateur qui tient mieux en fin de mission. L’IA ne fait pas le travail à la place de l’opérateur. Elle fait en sorte qu’il soit encore efficace en fin de mission.
Thales développe dans son document une perspective plus structurante encore : la coordination de multiples vecteurs porteurs de charges électroniques. Avec la multiplication des drones disponibles, il devient possible de distribuer les missions – certains écoutent pendant que d’autres brouillent – et de coordonner l’ensemble pour maximiser l’effet global. L’intelligence artificielle gère cette orchestration en exploitant des complémentarités spatiales et temporelles que les opérateurs humains ne peuvent pas calculer en temps réel. C’est la vision de ce que cortAIx appelle la « supériorité électromagnétique » : non pas un système dominant par sa puissance, mais un ensemble de systèmes coordonnés qui agissent au bon endroit, au bon moment.
Les limites que Thales reconnaît
Thales ne prétend pas que l’intelligence artificielle résout tout. Les promesses de la GE Cognitive supposent des systèmes conçus dès l’origine pour intégrer des couches algorithmiques évolutives, des données d’entraînement qui reflètent la réalité du terrain plutôt que des simulations propres, et des opérateurs formés pour travailler avec ces outils sans en devenir dépendants.
Sur les données, Thales soulève un point souvent ignoré : les signaux captés en opération sont incomplets, intermittents, mélangés à d’autres, parfois volontairement bruités par l’adversaire. Un modèle entraîné sur des données de laboratoire peut échouer sur le terrain. Le rapport parlementaire des députés Didier Lemaire et Thierry Tesson rappelle par ailleurs l’état réel des armées françaises dans ce domaine : un seul régiment tactique de guerre électronique terrestre là où il en faudrait deux, des frégates déployées sans brouilleur anti-missiles, une Armée de l’Air et de l’Espace qui dépend des appareils américains pour toute mission de suppression des défenses aériennes adverses. L’IA peut optimiser ce qui existe. Elle n’invente pas ce qui manque.
En 1940, la France avait plus de chars que l’Allemagne, et de meilleurs chars. On connaît la suite. Ce n’est pas le matériel qui décide, c’est ce qu’on en fait et la doctrine pour l’employer. La Russie a retenu cette leçon dans le domaine électronique dès 2008. La Chine y consacre des ressources considérables depuis des années. Les États-Unis, premiers investisseurs mondiaux, reconnaissent eux-mêmes des lacunes sur des segments clés. La France n’a pas choisi de négliger la guerre électronique. Elle l’a simplement repoussée à chaque cycle budgétaire, jusqu’à ce que le retard devienne structurel. Le rapport parlementaire de février 2026 mesure l’écart. Le document de Thales montre ce qui est techniquement possible. Entre les deux, il y a une décision à prendre et elle n’est pas technique.
Image © Thales