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Système de lutte contre les mines navales basé sur l’IA
Thales présente une plateforme déployable de lutte contre les mines destinée aux opérations navales autonomes, à la détection des menaces sous-marines et à la sécurisation maritime.
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Les forces navales investissent de plus en plus dans des capacités de lutte contre les mines reposant sur l’autonomie et l’intelligence artificielle afin de sécuriser les voies maritimes et de protéger les infrastructures offshore. Dans ce contexte, Thales a présenté le système Expeditionary PathMaster, une solution de lutte contre les mines conçue pour des opérations navales flexibles.
Conçu pour les opérations navales expéditionnaires et distribuées
Expeditionary PathMaster repose sur un système initialement développé pour la Marine nationale française et se présente comme une plateforme évolutive et interopérable destinée aux missions de lutte contre les mines en zones côtières et en haute mer.
Le système peut être exploité depuis différents points de déploiement, notamment depuis des installations à terre, des embarcations semi-rigides (RIB), des chasseurs de mines ou d’autres plateformes navales. Cette flexibilité opérationnelle répond aux besoins des opérations expéditionnaires et amphibies nécessitant un déploiement rapide et un contrôle distribué.
L’architecture permet également l’intégration de moyens tiers, notamment des véhicules sous-marins autonomes (AUV), des véhicules téléopérés (ROV) et des navires traditionnels de lutte contre les mines au sein d’un centre d’opérations expéditionnaire portable. Cette interopérabilité a été démontrée lors d’essais opérationnels avec la marine lituanienne.
Analyse sonar et gestion de mission assistées par l’IA
Le système intègre le logiciel d’analyse sonar Mi-Map, qui utilise l’intelligence artificielle pour accélérer le traitement des données sonar. La solution permet de traiter les données jusqu’à quatre fois plus rapidement que les outils d’analyse conventionnels, tout en atteignant une précision de classification des objets sous-marins pouvant atteindre 99 %.
La coordination des missions est assurée par le système de gestion M-CUBE, qui permet l’exécution simultanée de plusieurs analyses sonar. La plateforme fournit des informations en temps réel sur l’avancement des analyses et les objets détectés, facilitant la prise de décision lors des opérations de lutte contre les mines.
Ces capacités illustrent l’évolution vers des opérations navales numériques et des systèmes de défense maritime autonomes, où l’IA contribue à réduire les délais d’analyse et à améliorer la fiabilité de la détection.
La détection des mines au service de la sécurité maritime
La lutte contre les mines demeure une capacité essentielle en raison des risques pesant sur les routes maritimes, les ports et les infrastructures sous-marines telles que les réseaux énergétiques et de télécommunications.
Les solutions de guerre des mines de Thales couvrent l’ensemble de la chaîne opérationnelle, incluant la détection, la classification, la localisation, l’identification et, si nécessaire, la neutralisation des mines dans des environnements maritimes complexes.
Le système Expeditionary PathMaster étend ces capacités en combinant plateformes autonomes, interprétation sonar assistée par IA et centre de commandement portable dans un cadre opérationnel unifié adapté aux structures navales modernes.
Vers des opérations navales autonomes et cyber-sécurisées
Le système est conçu pour prendre en charge des opérations de guerre des mines avec ou sans équipage, tout en intégrant les exigences de cybersécurité propres aux systèmes navals interconnectés. L’utilisation d’une infrastructure de commandement portable facilite également les scénarios de déploiement rapide lorsque les infrastructures fixes ne sont pas disponibles.
Grâce à l’intégration de plateformes autonomes, d’analyses sonar basées sur l’IA et de concepts de déploiement modulaires, cette solution illustre l’évolution vers des capacités de défense maritime autonomes et des opérations navales coordonées numériquement.
Édité par la journaliste industrielle Aishwarya Mambet, avec assistance de l’IA.
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