La nouvelle stratégie d’adoption des données, de l’analyse et de l’IA du Pentagone se concentre sur la partageabilité des données, dans le but de mieux permettre le commandement et le contrôle dans tous les domaines. Mais le plus grand défi, a déclaré le responsable du numérique et de l’IA du DOD, sera d’amener les entreprises technologiques à travailler ensemble au lieu de garder leurs données pour elles.
« Comment pouvons-nous amener nos partenaires industriels à travailler avec nous de manière à nous aider à construire cette couche de données standard ouverte et à ce que les données qu’ils fournissent ne soient pas enfermées dans un silo ? Cela va être notre plus grand défi », a déclaré Craig Martell aux journalistes jeudi. « Si nous finissions par avoir des fournisseurs enfermant continuellement les données dans des silos et non dans ce maillage de données qui permet la découverte et l’accessibilité gratuites des données ? Cela va alors être un bloqueur, donc cela doit être un véritable défi. Nous devons percer.
Mais Martell s’est dit confiant après des entretiens avec certains des plus grands sous-traitants technologiques du ministère de la Défense, en particulier ceux du secteur du cloud d’entreprise.
«Mes conversations avec toutes les grandes personnes, mes conversations avec Palantir, mes conversations avec Google, mes conversations avec Oracle, mes conversations avec Microsoft, ont toutes été très fructueuses. Et je pense que tout le monde est d’accord avec une nouvelle façon de penser à ce sujet », a-t-il déclaré.
La stratégie conçoit une nouvelle façon pour le ministère de la Défense de produire et de gérer ses données. “Pour améliorer la qualité des données du DOD dans l’ensemble de l’entreprise, le département développera et mettra en œuvre un réseau décentralisé entre les fournisseurs de données et les utilisateurs”, au lieu de permettre qu’il soit centralisé dans un seul bureau ou de permettre à différents composants de service ou commandements combattants de conserver tout ce qui est nécessaire. les données qu’ils estiment leur appartenir.
Cela suit une voie suivie par le ministère de la Défense depuis plusieurs années, à travers des réformes des exigences conjointes et la publication en 2020 d’une nouvelle stratégie en matière de données. Mais cette nouvelle stratégie montre clairement que permettre à d’autres parties du ministère de la Défense de trouver des données qui pourraient appartenir à d’autres sera la clé de la manière dont l’armée poursuivra sa vision de tout connecter, combinant commandement et contrôle conjoints dans tous les domaines, parfois appelée CJADC2.
“Nous intégrons des capteurs et fusionnons les données dans tous les domaines tout en tirant parti d’outils d’aide à la décision de pointe pour permettre des opérations à rythme élevé”, a déclaré jeudi la secrétaire adjointe à la Défense, Kathleen Hicks, aux journalistes. “Cela nous rend encore meilleurs que nous ne le sommes déjà dans les opérations interarmées et l’intégration des combats.”
Mais la stratégie en matière de données constitue également le fondement de la manière dont le ministère de la Défense utilisera les outils d’IA, a-t-elle déclaré.
Le Pentagone ne peut pas se contenter d’outils d’IA générative impressionnants mais peu fiables comme ChatGPT, un soi-disant grand modèle de langage, et les appliquer aux missions du DOD – en grande partie parce que le ministère de la Défense ne peut pas contrôler les données entrant dans ces produits. Les programmes d’IA générative fonctionnent en synthétisant d’énormes corpus de données – essentiellement l’intégralité du Web ouvert (bien que certaines parties soient plus utiles que d’autres).
“Franchement, la plupart des systèmes disponibles dans le commerce activés par de grands modèles de langage ne sont pas encore suffisamment matures techniquement pour se conformer à nos principes éthiques d’IA, nécessaires à une utilisation opérationnelle responsable”, a déclaré Hicks. « Mais nous avons trouvé plus de 180 cas où de tels outils d’IA générative pourraient ajouter de la valeur pour nous, avec une surveillance, comme aider au débogage et au développement de logiciels, une analyse plus rapide des évaluations des dégâts de combat et une synthèse vérifiable de textes provenant d’ensembles de données open source et classifiés. »
Au-delà des outils d’IA générative flashy, des données plus rapides et plus transparentes permettront des opérations plus rapides à une échelle beaucoup plus grande.
L’une des principales leçons du conflit ukrainien, a déclaré Hicks, est que le fait de disposer de toutes vos données trouvables et utilisables est la clé pour déjouer les manœuvres de votre adversaire.
“Je pense que ce que nous avons vu se dérouler en Ukraine est instructif quant à la direction que prend le département en général. Nous devons disposer de données de très bonne qualité, puis nous devons prendre ces données de qualité décisionnelle et les déplacer. à l’opérateur, au logisticien, au décideur, et c’est ce que nous faisons ici au DOD.
