La défense veut son IA entre ses murs

En juillet 2025, le Chief Digital and AI Office du Pentagone a attribué à Anthropic, Google, OpenAI et xAI des contrats d’un plafond de 200 millions de dollars chacun, afin de bâtir des flux de travail agentiques dans l’ensemble de ses domaines de mission. En décembre, il a ouvert GenAI.mil, avec Gemini for Government de Google comme premier modèle, pour quelque trois millions de personnels civils et militaires. Google a déclaré que les données du département n’y servent jamais à entraîner ses modèles publics.

En un an, la défense est passée de l’expérimentation à l’achat. La question la plus difficile n’a pas été de savoir quel modèle est le meilleur, mais celle de savoir de qui sont les règles qui s’appliquent une fois le modèle au cœur de la mission.

Un litige sur qui décide

Anthropic avait refusé que ses modèles soient utilisés pour la surveillance de masse à l’intérieur du pays ou pour des armes entièrement autonomes. Le Pentagone voulait un usage pour tous les besoins licites. Le 27 février 2026, un délai a expiré sans accord. Le président Trump a ordonné aux agences fédérales de cesser d’utiliser les produits d’Anthropic, avec six mois pour les retirer progressivement, et le secrétaire à la Défense, Pete Hegseth, a écrit qu’aucun sous-traitant, fournisseur ou partenaire travaillant avec l’armée américaine ne peut mener la moindre activité commerciale avec Anthropic.

En mars, le Pentagone a formellement désigné Anthropic comme un risque pour la chaîne d’approvisionnement, ce qui oblige les entreprises qui travaillent avec lui à certifier qu’elles n’utilisent pas les modèles d’Anthropic. TechCrunch a relevé que de telles désignations sont d’ordinaire réservées à des adversaires étrangers. Le jour même où le délai a expiré, OpenAI a annoncé un accord pour faire tourner ses modèles sur les réseaux classifiés du Pentagone, avec ses propres garde-fous. Axios a rapporté qu’ils ne tourneraient que dans le cloud, pas en périphérie.

Les tribunaux sont partagés. En août, un juge fédéral de Californie a qualifié la désignation de représailles illégales. Le 25 septembre, la cour d’appel de Washington a validé, par deux voix contre une, une désignation parallèle fondée sur une autre loi. Nous ne jugeons pas ici le fond. La leçon pour tous les autres est plus simple : un modèle qui tourne dans les locaux de quelqu’un d’autre vient avec les conditions de quelqu’un d’autre, et une seule décision dans une capitale peut atteindre tous les fournisseurs à la fois.

L’Europe construit entre ses propres murs

Les ministères européens choisissent une autre forme. En janvier, le ministère français des Armées a officialisé un accord-cadre avec Mistral AI, piloté par son agence de l’IA de défense, l’AMIAD, pour déployer les modèles et solutions de Mistral sur sa propre infrastructure. Le ministère a indiqué que son outil est entraîné sur le langage propre des armées.

L’armée de Terre française va plus loin. En juin, son sous-chef d’état-major, le général Patrick Justel, a présenté Arcadia, un système de commandement du champ de bataille conçu avec Mistral AI, Safran.AI, Thales et Airbus, comme la réponse de la France au Maven Smart System de Palantir, que l’OTAN a acheté en 2025 dans le cadre d’une procédure d’achat qui a pris six mois. Arcadia se veut décentralisé : les postes de commandement se connectent à des serveurs déployés sur le terrain, et si les liaisons sont perdues, les éléments restants continuent de fonctionner seuls.

En Allemagne, BWI, l’entreprise informatique de la Bundeswehr, exploite depuis avril 2026 une plateforme d’IA propre, avec neuf modèles sur 27 GPU répartis dans trois centres de données, a rapporté Europäische Sicherheit und Technik en septembre. Les raisons avancées étaient la protection des données, l’indépendance vis-à-vis des fournisseurs de cloud étrangers, et les opérations sur le terrain sans réseau.

La Suisse commence par l’administration

La Suisse avance plus discrètement. Le 18 septembre, le Conseil fédéral a pris acte d’un plan de l’IA dans l’administration fédérale dont les priorités ont été redéfinies. Six mesures sur huit se poursuivent, dont un système d’IA générative interne pour tous les collaborateurs de la Confédération. L’administration recense 116 projets d’IA dans ses départements, et cite en exemple une aide à la rédaction pour les textes confidentiels.

Côté défense, l’office d’armement armasuisse et le Domaine des EPF ont lancé en octobre 2025 un programme de recherche pour la sécurité et la défense, avec l’IA parmi ses technologies clés.

Pourquoi le modèle doit venir à l’intérieur

Les raisons se répètent d’un exemple à l’autre. Les données classifiées ne peuvent pas voyager vers un cloud public. Certains réseaux ne touchent jamais Internet. Une unité sur le terrain perd sa connexion précisément quand elle a besoin d’une réponse. Et un modèle que son fabricant peut modifier, restreindre ou retirer est un risque pour une mission qui doit durer des années.

Les fournisseurs l’ont remarqué. En août 2025, Google a mis Gemini en disponibilité générale sur son Distributed Cloud isolé de tout réseau (air gapped), dans les propres centres de données des clients. La direction est la même partout : le modèle va vers les données, et non l’inverse.

Ce qui ne bouge pas, c’est la responsabilité. Les principes de l’OTAN pour un usage responsable commencent par la légalité, la responsabilité et l’obligation de rendre des comptes, et sa stratégie révisée en matière d’IA qualifie les données de qualité de condition préalable à des systèmes sûrs et fiables. Un modèle peut trier mille rapports en une heure. Une personne décide encore lequel compte, et signe pour ce qui suit.

Ce que cela signifie pour les fournisseurs

La même logique atteint les entreprises qui fournissent la défense, l’aérospatiale et les infrastructures critiques. Aux États-Unis, la règle contractuelle relative à la Cybersecurity Maturity Model Certification est entrée en vigueur le 10 novembre 2025. Lorsqu’un contrat l’exige, le Pentagone ne peut pas l’attribuer à une entreprise qui ne satisfait pas au niveau requis, et les contractants principaux doivent s’assurer qu’il en va de même de leurs sous-traitants. Elle couvre les systèmes qui traitent des informations contrôlées, et s’applique par étapes sur trois ans.

La Suisse a sa propre version. La loi sur la sécurité de l’information est en vigueur depuis le 1er janvier 2024, et les entreprises qui reprennent des mandats fédéraux sensibles pour la sécurité passent par une procédure de sécurité des entreprises. Après la fuite de données chez le fournisseur Xplain, l’administration fédérale a élaboré d’autres mesures visant les fournisseurs, notamment des audits et la suppression documentée des données fédérales que détiennent les fournisseurs.

Pour un bureau d’ingénieurs, cela change la question de l’IA. Ses plans, rapports d’essais et spécifications font partie de la sécurité de quelqu’un d’autre, et le cas Anthropic a montré que le choix de modèle d’un fournisseur peut devenir du jour au lendemain une question contractuelle. Les coller dans un assistant loué n’est souvent tout simplement pas une option.

Ce qu’une entreprise peut faire

Triez d’abord le travail : ce qui peut aller vers un modèle loué sous conditions entreprise, ce qui doit rester à l’intérieur, et ce qui ne doit jamais quitter un réseau fermé. Gardez le droit de changer de modèle sans tout reconstruire. Testez chaque nouvelle version sur vos propres tâches avant sa mise en service. Et nommez la personne qui en répond.

C’est le travail pour lequel Eigna a été conçu. Réalisé par notre partenaire Eigna Labs, il donne à une entreprise un modèle privé à elle, entraîné sur ses fichiers, ses règles et sa langue, qui tourne dans son propre cloud ou sur ses propres serveurs, et qui est conçu pour fonctionner entièrement hors ligne dans des réseaux fermés. Il se réentraîne par étapes qui ne sont mises en service que lorsqu’elles se révèlent meilleures aux tests. crue a été l’une des premières entreprises à le tester et l’utilise pour son propre travail, et Twin, le cerveau d’IA d’une entreprise, tourne sur Eigna quand le travail devient confidentiel. Eigna est en accès anticipé. Si le travail est critique, l’architecture doit commencer à l’intérieur des murs.