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    مشروع ميفين: كيف سرّع الضربات الأمريكية على إيران؟

    Au premier jour de l’offensive américano-israélienne contre l’Iran, le 28 février dernier, l’armée américaine a mené plus de mille frappes sur différents objectifs à l’intérieur du pays. Une cadence opérationnelle inédite dans l’histoire des guerres modernes, rendue possible par un système d’intelligence artificielle militaire connu sous le nom de Projet Maven.

    Ce programme a joué un rôle central dans l’identification des cibles, en accélérant considérablement la chaîne de décision militaire. Désormais, des algorithmes analysent les données, croisent les informations et proposent des objectifs à une vitesse bien supérieure à celle des équipes humaines.

    Un outil conçu pour gérer l’afflux massif de données

    Le Pentagone a lancé le Projet Maven en 2017 pour répondre à un problème devenu majeur : l’explosion du volume d’images issues des drones. Jusqu’alors, des analystes passaient de longues heures à visionner des séquences vidéo afin de repérer des indices parfois visibles seulement quelques secondes.

    Le système a d’abord été pensé comme une aide technique. Il devait utiliser des algorithmes d’apprentissage automatique pour examiner automatiquement les images et les vidéos, reconnaître des objets ou des schémas militaires, puis transmettre les résultats aux commandants sur le terrain.

    Avec la multiplication des drones et des satellites, cette fonction s’est rapidement élargie. Maven ne se limite plus à l’analyse visuelle : il agrège désormais des données issues de multiples sources pour offrir une lecture plus rapide et plus complète du théâtre d’opérations.

    Une plateforme capable de croiser 179 sources

    Selon un responsable militaire du commandement central américain, le système s’appuie sur un flux provenant de 179 sources différentes, notamment des satellites, des capteurs et des rapports de renseignement. L’objectif est de construire en un temps très court une image opérationnelle cohérente.

    Un dirigeant du centre Wadhwani pour l’intelligence artificielle, basé à Washington, explique que Maven analyse à grande vitesse les images satellites pour repérer des mouvements ou identifier des cibles, tout en « dessinant une image instantanée du théâtre d’opérations » afin de déterminer la meilleure option de frappe.

    Lors d’une récente présentation en ligne, un responsable du Pentagone a décrit le système comme un outil qui transforme presque « comme par magie » une menace détectée en opération de ciblage, tout en évaluant plusieurs solutions possibles pour la hiérarchie militaire.

    Une accélération de la « chaîne de destruction »

    Le Projet Maven a profondément modifié ce que les militaires appellent la « chaîne de destruction », c’est-à-dire le temps écoulé entre la détection d’une cible et l’exécution de la frappe. Dans les guerres traditionnelles, ce processus pouvait prendre des heures, voire des jours, en raison des vérifications nécessaires.

    Avec l’intelligence artificielle, cette durée peut être réduite à quelques minutes, parfois quelques secondes. Le système traite les données à mesure qu’elles arrivent, localise la cible avec précision et propose aux commandants différentes options, notamment le type d’arme à utiliser et le moment de l’attaque.

    Des rapports américains indiquent que Maven fait désormais partie du quotidien de l’armée américaine. Quelque 20 000 soldats l’utilisent pour analyser des informations logistiques et de renseignement, planifier des opérations et évaluer les résultats des frappes après leur exécution.

    D’un projet militaire à un enjeu industriel

    Le Projet Maven n’est pas seulement le fruit du travail d’une institution militaire. Il résulte aussi d’une coopération avec des géants américains de la technologie, un partenariat qui a suscité de vifs débats sur la place de l’intelligence artificielle dans la guerre.

    Au départ, Google était le principal fournisseur technologique du programme. L’entreprise avait signé un contrat avec le Pentagone pour développer des outils d’IA capables d’aider à l’analyse des images de drones.

    Mais en 2018, la société a été confrontée à une forte contestation interne. Plus de 3 000 employés ont signé une lettre ouverte dénonçant sa participation au projet, tandis que plusieurs ingénieurs ont démissionné, jugeant cet engagement incompatible avec leurs principes éthiques.

    Sous la pression, Google s’est retirée du programme et a ensuite annoncé de nouvelles règles interdisant sa participation au développement de systèmes d’armement. Ce départ a ouvert la voie à d’autres acteurs du secteur.

    Palantir, Anthropic et la nouvelle course militaire à l’IA

    En 2024, Palantir, entreprise fondée avec le soutien de la CIA, s’est imposée comme fournisseur principal du système. Elle a apporté l’ossature opérationnelle nécessaire à l’analyse des données et à la conduite des opérations.

    Son directeur général, Alex Karp, estime que le monde est désormais divisé entre ceux qui disposent de cette technologie et ceux qui en sont dépourvus. Une formule qui résume l’enjeu stratégique que représente ce type d’outil pour les armées modernes.

    Dans le même temps, un modèle d’IA avancé baptisé Claude, développé par Anthropic, a été intégré au dispositif. Il permettait aux utilisateurs d’interagir avec le système en langage naturel et de poser des questions directes afin d’obtenir des recommandations militaires.

    Anthropic a toutefois refusé l’usage de ses technologies pour concevoir des armes entièrement autonomes ou des programmes de surveillance de masse. Cette position a conduit l’administration américaine à remplacer progressivement ces solutions, alors que d’autres entreprises, dont OpenAI et xAI, la société d’Elon Musk, cherchent elles aussi à décrocher de futurs contrats.

    Un rôle décisif dans les frappes contre l’Iran

    Le rôle du Projet Maven s’est nettement affirmé dans les opérations militaires américaines contre l’Iran. Selon plusieurs médias occidentaux, le système a aidé à identifier des centaines de cibles en un temps très court et à fournir des coordonnées précises aux forces armées.

    Cette capacité a permis de lancer des frappes simultanées à grande échelle. Pour les experts militaires, ce type de système offre un avantage stratégique majeur, car il raccourcit le temps de décision et améliore la réactivité dans des environnements de combat complexes.

    Maven sert aussi à évaluer les effets d’une frappe après son exécution, en comparant les nouvelles images avec les données précédentes afin de déterminer si l’objectif a été totalement détruit ou s’il faut recommencer.

    L’erreur mortelle de Minab

    Mais cette logique d’automatisation a aussi révélé ses limites. Le bombardement d’une école de filles à Minab, dans le sud de l’Iran, le premier jour de la guerre, a illustré le coût humain d’une décision militarisée assistée par les algorithmes. Au moins 165 adolescentes ont été tuées.

    Le New York Times a indiqué que l’école figurait parmi les cibles sélectionnées par Maven au début du conflit. De son côté, le Pentagone a ouvert une enquête pour comprendre les circonstances de ce ciblage et déterminer comment l’objectif avait été intégré à la banque de frappes.

    À l’intérieur même de l’appareil militaire, plusieurs responsables reconnaissent que les commandants sont devenus si dépendants du système qu’il est désormais difficile de s’en passer, malgré les tensions avec les entreprises qui le développent. Cette dépendance accroît, selon le Washington Post, le risque d’erreurs catastrophiques.

    Avec des systèmes comme le Projet Maven, le monde entre dans une nouvelle phase des conflits, que certains spécialistes décrivent déjà comme une « guerre des algorithmes ». Les armées capables d’analyser les données plus vite et de prendre des décisions plus rapidement disposeront d’un avantage décisif.

    Dans ce nouveau rapport de force, la supériorité technologique pourrait bien devenir l’un des principaux facteurs de victoire ou de défaite.

    source:https://www.aljazeera.net/news/2026/4/6/%d9%8a%d8%b9%d9%85%d9%84-%d9%83%d8%a7%d9%84%d8%b3%d8%ad%d8%b1-%d9%83%d9%8a%d9%81-%d9%8a%d8%af%d9%8a%d8%b1-%d9%85%d8%b4%d8%b1%d9%88%d8%b9-%d9%85%d9%8a%d9%81%d9%8a%d9%86

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