Scout AI et ses 100 millions : l'IA militaire entre en scène

Une levée de fonds stratégique pour Scout AI

Sur une base militaire nichée au cœur de la Californie centrale, des véhicules tout-terrain à quatre places sillonnent des sentiers escarpés. Cependant, ces exercices ne sont pas destinés aux personnes à bord, mais plutôt à former des modèles d'intelligence artificielle à naviguer dans des zones de conflit. Ces véhicules autonomes sont opérés par Scout AI, une startup fondée en 2024 par Colby Adcock et Collin Otis. Se décrivant comme un "laboratoire de pointe pour la défense", la société a récemment annoncé une levée de fonds de 100 millions de dollars lors d'un tour de financement de série A, dirigé par Align Ventures et Draper Associates. Cette somme s'ajoute aux 15 millions de dollars obtenus lors d'un tour initial en janvier 2025.

Scout AI a offert à TechCrunch une visite exclusive de ses opérations d'entraînement sur une base militaire dont le nom reste confidentiel à la demande de l'entreprise. L'objectif principal de Scout est de développer un modèle d'IA, baptisé "Fury", destiné à opérer et commander des actifs militaires. Ce modèle est d'abord conçu pour le soutien logistique, avec l'ambition de s'étendre aux armes autonomes. Le CTO Collin Otis compare ce processus à la formation de soldats, en soulignant l'importance de commencer avec un niveau de base d'intelligence.

"Les soldats commencent à 18 ans, et parfois après l'université, donc il est crucial de débuter avec une intelligence de base", explique Otis à TechCrunch. "Il est avantageux de partir d'un investissement déjà existant pour ensuite enseigner à cette entité à devenir une AGI militaire exceptionnelle, plutôt qu'une AGI générique."

Des contrats militaires et des tests rigoureux

Scout AI a décroché des contrats de développement technologique militaire totalisant 11 millions de dollars, collaborant avec des entités telles que DARPA, le Laboratoire des applications de l'Armée et d'autres clients du Département de la Défense. La technologie de Scout est également testée par la 1ère Division de Cavalerie de l'Armée américaine lors de son cycle d'entraînement régulier à Fort Hood, au Texas. L'espoir est que l'unité adopte ces technologies lors de son prochain déploiement prévu en 2027.

Pour ses tests internes, Scout utilise le terrain vallonné de la base militaire, où son équipe d'opérations, composée d'anciens soldats, met les véhicules à l'épreuve dans des missions simulées. Ces exercices permettent de tester la robustesse et l'efficacité des modèles d'IA dans des conditions proches de la réalité.

L'innovation des modèles d'action de langage visuel

Scout AI se tourne vers une technologie d'autonomie innovante : les modèles d'action de langage visuel (VLA). Ces modèles, basés sur des LLMs, sont utilisés pour contrôler des robots. Publiés pour la première fois par Google DeepMind en 2023, ces technologies ont inspiré plusieurs startups en robotique, comme Physical Intelligence et Figure AI, une entreprise de robots humanoïdes dirigée par Brett Adcock, le frère de Colby.

Colby Adcock, membre du conseil d'administration de Figure, a vu dans cette expérience une opportunité d'apporter une intelligence plus large à la flotte croissante de véhicules autonomes de l'armée. Son frère lui a présenté Otis, qui conseillait Figure, et ensemble, ils ont commencé à appliquer les dernières avancées en IA aux solutions militaires.

"Si je vous remettais le contrôleur d'un drone maintenant et que je vous mettais un casque, vous pourriez apprendre à piloter cette chose en quelques minutes", affirme Otis. "Vous apprenez à connecter vos connaissances antérieures à ces quelques petits joysticks. Ce n'est pas un grand saut. C'est ainsi qu'il faut penser aux VLA et pourquoi ils représentent un déblocage."

Expériences sur le terrain

Lors de la visite, j'ai eu l'occasion de conduire l'un des ATV de Scout sur les sentiers accidentés. Le terrain était difficile : collines abruptes, sable meuble dans les virages, pistes disparues, intersections déroutantes. Bien que je ne sois pas un conducteur expérimenté d'ATV, j'ai réussi à faire un bon essai lors de ma première tentative. C'est ce type d'intelligence générale que l'entreprise souhaite intégrer dans ses modèles, qu'elle entraîne avec ces ATV depuis seulement six semaines, en commençant par des ATV civils.

J'ai également fait un tour dans l'ATV sous contrôle autonome et j'ai pu sentir la différence : il accélère plus vite qu'un humain qui pourrait penser au confort d'un passager. L'équipe des opérations a souligné comment les véhicules se rapprochent de la droite sur des sentiers plus larges mais restent au milieu sur des sentiers étroits, comme leurs conducteurs en formation. Ils ralentissent également soudainement lorsqu'ils sont confus pour réfléchir à leur prochain mouvement, ce qui s'est produit plusieurs fois alors que l'ATV nous emmenait sur une boucle de 6,5 km avant de revenir à la base.

L'avenir des armes autonomes

Bien que les VLA soient encore assez récents pour n'avoir pas encore été déployés par une entreprise dans un cadre opérationnel, "la technologie est suffisamment bonne pour faire cette expérimentation sur le terrain avec des soldats afin de déterminer comment être le plus efficace pour les forces américaines", a déclaré Stuart Young, un ancien responsable de programme de DARPA qui a travaillé sur l'autonomie des véhicules terrestres. Comme d'autres entreprises d'autonomie, la pile complète de Scout comprend également des systèmes déterministes et d'autres variantes d'IA pour compléter les capacités de ses agents.

Scout se voit principalement comme une entreprise de logiciels construisant une couche d'intelligence pour les machines militaires. Elle n'a pas l'intention de fabriquer les véhicules autonomes eux-mêmes, mais plutôt de se construire dessus.

Adcock s'attend à ce que le premier produit de la startup qui soit largement adopté soit un logiciel de commandement et de contrôle appelé "Ox", associé à du matériel informatique robuste comme des GPU, des communications et des caméras. Il est destiné à permettre aux soldats individuels d'orchestrer plusieurs drones et véhicules terrestres autonomes en utilisant des commandes telles que : "Allez à ce point de passage et surveillez les forces ennemies."

Cependant, faire fonctionner ce logiciel nécessite un entraînement sur de véritables véhicules, ce qui explique pourquoi elle a mis en place Foundry, son champ d'entraînement à la base militaire. Là, les conducteurs passent des quarts de huit heures à mettre les ATV à l'épreuve, puis travaillent à travers un système d'apprentissage par renforcement pour enregistrer où ils ont dû prendre le contrôle, ce qui est utilisé pour améliorer le modèle. Le commandant de la base a même demandé à l'ATV de l'entreprise de prendre un tour avec les patrouilles de sécurité.

Une hypothèse que Scout teste est que les VLA permettront à ce jeu de données relativement limité, associé aux données d'entraînement en simulation, de fournir un agent de conduite entièrement capable. Bien que le véhicule semble à l'aise sur les sentiers, par exemple, il n'est pas encore prêt à opérer entièrement hors route.

Scout pratique également avec des drones pour la reconnaissance et la défense, leur donnant de l'intelligence avec des modèles de langage visuel.

La startup travaille sur un système qui verrait des groupes de drones de munitions voler avec une plateforme "quarterback" plus grande qui fournit plus de ressources de calcul pour les commander. Par exemple, les drones pourraient rechercher une zone géographique pour des tanks ennemis cachés et les attaquer, possiblement sans intervention humaine. Otis soutient que l'approche alternative dans un tel scénario pourrait être un tir d'artillerie indirect, qui est imprécis par rapport aux frappes de drones.

Bien que les armes autonomes soient un point de friction dans la politique de la technologie de défense, les experts notent que le concept est ancien : les missiles à tête chercheuse et les mines sont utilisés dans les guerres depuis des décennies. La question pour les technologues est de savoir comment les armes sont contrôlées, selon Jay Adams, un ancien capitaine de l'Armée américaine qui dirige l'équipe d'opérations de Scout.

Adams note que les drones de munitions de l'entreprise peuvent être programmés pour n'attaquer que des menaces dans une zone géographique spécifique, ou uniquement après confirmation humaine. Il affirme également que les plateformes d'armes autonomes sont peu susceptibles de tirer parce qu'elles ont peur, comme pourrait le faire un soldat de 18 ans.

Les VLA, eux aussi, promettent d'améliorer le ciblage. Scout affirme que ses modèles sont pré-entraînés sur un ensemble spécifique de données militaires pour les préparer à, par exemple, rencontrer un tank ennemi lors d'une mission de réapprovisionnement. Le lieutenant-colonel Nick Rinaldi, qui supervise le travail de Scout pour le Laboratoire des applications de l'Armée, déclare que bien que le ciblage automatisé soit difficile et peu susceptible d'être utilisé en dehors d'environnements contraints à court terme, le potentiel des VLA à raisonner sur les menaces en fait une technologie prometteuse à explorer.

Adams affirme que la promesse de drones capables d'identifier leurs propres cibles est essentielle pour la guerre de demain. Alors que l'invasion de l'Ukraine par la Russie a suscité un intérêt intense pour la guerre des drones, il estime que les humains opérant des UAV individuels ne sont pas suffisamment évolutifs pour que les États-Unis puissent faire face à des défis futurs.