Montrez-moi, ne me dites pas : Leçons de l'IA de défense – Relié

par Darrell Jaya-Ratnam (Auteur)

L'intérêt pour l'utilisation de l'IA dans la défense a considérablement augmenté, en partie grâce à l'utilisation généralisée de grands modèles linguistiques tels que ChatGPT, et en partie grâce aux investissements que la défense réalise dans l'IA suite à l'invasion de l'Ukraine par la Russie.

Hélas, cet intérêt s'accompagne d'une augmentation massive du battage médiatique, des malentendus et des attentes irréalistes créés par ceux qui parlent d'IA sans avoir aucune expérience pratique du développement et de la mise en œuvre de l'IA dans la défense. Cela pose le risque d'énormes déceptions et d'un contrecoup qui pourrait freiner l'avantage militaire que nous tirons de l'IA. Que peut faire la défense pour minimiser les risques de tomber dans le cycle des promesses excessives, des dépenses excessives et des résultats insuffisants ?

Ce livre propose une solution : tirer les leçons de ceux qui ont réellement développé et mis en œuvre l'IA dans la défense, du concept initial à l'utilisation par les organisations de défense. Il couvre les aspects pratiques de la définition de ce qu'est réellement l'IA, de la compréhension de la manière dont la défense gère la confiance et l'éthique, des étapes menant à l'utilisation de l'IA pour une gamme de cas d'utilisation différents, et de la manière de voir au-delà du potentiel écran de fumée lors des tests d'IA.