Septembre 2022. Des drones ukrainiens doivent frapper la flotte russe en mer Noire. Le réseau Starlink ne couvre pas la zone concernée et Elon Musk refuse d’étendre le service. Sans liaison satellite, l’opération est abandonnée.
L’anecdote ouvre DUAL TECH — La guerre des architectures, l’essai de Thomas Leger publié chez L’Harmattan en septembre 2026. Elle résume assez bien la question posée par l’ouvrage : que vaut la maîtrise d’un système militaire lorsque l’une de ses briques essentielles reste sous le contrôle d’un acteur extérieur ?
Préfacé par le général de division (2S) Charles Beaudouin, le livre rassemble sous le terme de « DualTech » des technologies civiles et militaires par construction : drones, intelligence artificielle, satellites ou blockchain. Thomas Leger défend l’idée que la compétition stratégique ne porte désormais plus uniquement sur les armements, mais sur les architectures technologiques qui les rendent opérationnels. Il introduit notamment une grille d’analyse baptisée HEXIS et une distinction entre DefTech et SouvTech pour examiner les dépendances qui structurent la souveraineté technologique européenne.
Pour l’intelligence artificielle, ce changement de focale est particulièrement intéressant.
Une IA n’existe jamais seule
Le débat autour de l’IA militaire se concentre volontiers sur les performances des modèles : reconnaissance d’images, détection de cibles, fusion de données, renseignement, planification, systèmes autonomes ou aide à la décision. Cette lecture donne parfois l’impression que l’algorithme constitue l’essentiel de la capacité militaire.
Dans la réalité, une IA ne regarde pas seule une colonne de véhicules avancer sur une route. Elle dépend de capteurs qui produisent l’information, de réseaux qui la transportent, de centres de calcul qui la traitent, de processeurs qui exécutent le modèle et d’énergie pour alimenter l’ensemble. Il faut encore des logiciels, des standards et des interfaces pour faire communiquer les différents systèmes, puis une chaîne de commandement capable de transformer une recommandation algorithmique en décision opérationnelle.
L’intelligence artificielle apparaît alors moins comme une arme indépendante que comme une couche intégrée à une architecture beaucoup plus vaste.
Cette lecture rejoint d’ailleurs les préoccupations affichées par l’OTAN dans sa stratégie révisée sur l’intelligence artificielle. L’Alliance cite parmi ses enjeux la disponibilité des données, les capacités de calcul, les besoins énergétiques, la collaboration humain-machine et l’intégration de technologies civiles à double usage dans les environnements militaires.
La performance d’un modèle reste donc importante. Elle ne dit pourtant qu’une partie de la puissance réelle du système.
La souveraineté commence avec la cartographie des dépendances
Thomas Leger avait déjà développé une partie de cette idée dans IN DATA VERITAS en avril 2026. Dans un article consacré à la « guerre algorithmique », il rappelait que derrière les systèmes autonomes et les outils de ciblage se trouvent des semi-conducteurs, des centres de données, des réseaux, des batteries, des composants radio et des chaînes industrielles.
La guerre des architectures prolonge ce raisonnement en déplaçant la question vers le contrôle de ces différentes couches. Le communiqué de présentation insiste précisément sur les architectures technologiques qui rendent les capacités militaires possibles et sur la nécessité d’identifier les endroits où se jouent les dépendances européennes.
L’approche inverse une habitude très contemporaine. Nous évaluons souvent une technologie à partir de ses performances : précision, vitesse, coût ou puissance de calcul. Une analyse stratégique oblige plutôt à examiner tout ce dont elle dépend.
Qui fabrique les processeurs ? Où sont hébergées les données ? Qui contrôle les réseaux de communication ? Quelle entreprise assure les mises à jour du logiciel ? Quels standards structurent les échanges entre systèmes ? Un composant critique dispose-t-il d’un fournisseur alternatif ? Combien de temps faudrait-il pour remplacer une infrastructure devenue inaccessible ?
Une IA très performante, mais dépendante de plusieurs fournisseurs étrangers sur des éléments impossibles à substituer rapidement, peut constituer simultanément un avantage opérationnel et une fragilité stratégique.
La souveraineté technologique ne se résume alors plus à posséder son propre modèle. Elle suppose d’identifier les dépendances qui entourent ce modèle et de décider lesquelles restent acceptables.
Le civil est déjà entré dans la chaîne militaire
La notion de technologie duale complique encore cette équation. Un satellite commercial, une plateforme cloud, un drone développé pour le marché civil, une infrastructure de télécommunications ou un modèle d’intelligence artificielle peuvent rapidement trouver leur place dans une chaîne militaire sans avoir été conçus initialement comme des armements.
La séparation traditionnelle entre industrie civile et industrie de défense devient donc de moins en moins nette.
L’épisode Starlink illustre cette transformation de manière spectaculaire : une infrastructure commerciale contrôlée par une entreprise privée se retrouve directement impliquée dans la capacité d’une armée à conduire une opération. Mais le même problème se pose avec les fournisseurs de cloud, les fabricants de semi-conducteurs, les opérateurs de satellites ou les entreprises qui développent les modèles d’intelligence artificielle.
Une partie de la puissance militaire dépend ainsi d’acteurs privés dont les intérêts, les contraintes juridiques ou les décisions peuvent diverger de ceux des États.
L’IA accentue encore cette porosité. Les mêmes architectures matérielles et logicielles servent à entraîner un modèle destiné à une banque, une entreprise industrielle, une administration ou une organisation militaire. Les technologies circulent entre marchés, les fournisseurs restent souvent identiques et la frontière entre innovation civile et capacité stratégique devient mouvante.
L’expression « technologie duale » prend ici une dimension très concrète : un même système peut relever simultanément de logiques commerciales, industrielles, géopolitiques et militaires.
Derrière l’algorithme, la question de la décision humaine
L’ouvrage pose également une question simple, presque brutale : qui décide qu’une machine peut tirer ? Elle rappelle que l’architecture technologique ne s’arrête pas au matériel et aux logiciels. Elle englobe également l’organisation humaine qui entoure la décision.
Un capteur détecte un signal. Un système classe l’information. Un modèle calcule une probabilité. Une interface propose une action. Un opérateur valide, refuse ou demande une nouvelle analyse. Sur le papier, l’humain reste dans la boucle. Mais cette formule devient beaucoup moins rassurante lorsque des milliers d’informations sont traitées en quelques secondes et que la personne chargée de décider dispose de très peu de temps pour contester la recommandation produite par le système.
La question ne porte donc pas seulement sur la fiabilité de l’algorithme. Elle concerne aussi la conception de l’interface, le niveau de confiance accordé à la machine, la qualité des données, la formation de l’opérateur, les procédures de contrôle et la doctrine d’emploi.
Une mauvaise architecture organisationnelle peut rendre un excellent modèle dangereux ou inefficace. À l’inverse, une technologie moins spectaculaire, mais intégrée dans une chaîne de décision cohérente peut produire davantage de valeur opérationnelle.
La guerre des modèles masque peut-être la vraie compétition
Depuis l’arrivée des grands modèles génératifs, une partie du débat mondial sur l’intelligence artificielle ressemble à une immense compétition de performances. Benchmarks, taille des modèles, vitesse d’inférence, capacités de raisonnement ou coûts par token occupent l’espace médiatique.
La défense offre une autre lecture. Dans une situation réelle, le meilleur modèle du monde n’a guère d’intérêt si le réseau qui lui transmet les données tombe, si les puces nécessaires à son exécution ne sont plus disponibles, si le satellite indispensable appartient à un acteur extérieur ou si l’industrie ne sait pas produire le système à suffisamment grande échelle.
La puissance d’une IA dépend donc autant de son environnement que de ses performances propres. Le modèle représente une pièce de l’ensemble ; la capacité stratégique naît de la manière dont cette pièce s’intègre aux données, aux infrastructures, aux composants, aux réseaux, aux ressources énergétiques, à l’industrie et à la décision humaine.
Voilà probablement l’apport le plus intéressant de La guerre des architectures pour qui travaille sur l’intelligence artificielle. Le livre invite à regarder derrière le modèle et à cartographier tout ce qui le rend effectivement utilisable.
Dans la prochaine phase de la compétition technologique, disposer de la meilleure IA ne suffira sans doute pas. L’avantage appartiendra aussi à ceux qui sauront maintenir l’ensemble de la chaîne lorsque les composants se raréfient, que les réseaux sont contestés ou qu’un fournisseur cesse de coopérer.
La souveraineté numérique prend alors un sens beaucoup plus concret : maîtriser suffisamment les dépendances de son système pour continuer à agir lorsque celles-ci deviennent stratégiques.
Thomas Leger, DUAL TECH — La guerre des architectures, Éditions L’Harmattan, 2026
Augustin GARCIA
