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Le 7 septembre 2025, l’Ukraine a intercepté la plupart des 800 drones et missiles que la Russie a lancé dans un seul barrage roulant. Mais assez a réussi. La leçon ne concernait pas la sophistication d’une seule arme. Il s’agissait de masse et de ce que la masse fait au tempo quand il arrive dans des essaims. Les guerres se penchent maintenant en écrasant la boucle de décision.
La même dynamique arrive pour les opérations gouvernementales. Les «cellules» seront des agents de l’IA – des travailleurs de logiciels spécialisés qui observent, analysent, décident et agissent dans des paramètres définis. Un millier d’agents compriment la boucle OODA – observer, orienter, décider, agir – jusqu’à ce que les adversaires réagissent perpétuellement.
C’est le jeu: Tempo.
Pourtant, le gouvernement américain est fixé sur la mauvaise couche. Les agences viennent de signer des offres AI Dollar-menu – un accès de 1 $ par an ici, 47 cents là-bas – suivis de manifestations inévitables. Enterré dans la couverture: Certains niveaux de négociation excluent les API. Vous pouvez taper une fenêtre mais ne pouvez pas le câbler en workflows. La General Services Administration a lancé USAI, un bac à sable géré par le gouvernement pour expérimenter avec des modèles commerciaux. L’Air Force a aligné Niprgpt sur des réseaux non classifiés. L’armée a ensuite bloqué l’accès sur les problèmes de gouvernance des données.
En tant que PDG d’une société de logiciels qui propose des solutions d’IA pour le ministère de la Défense, j’ai une participation commerciale dans ce débat. Cependant, cette expérience – ainsi que mes recherches doctorales et mon séjour à Rand – m’ont donné une perspective unique sur ces questions.
Ainsi, à mon avis, ces initiatives d’IA du gouvernement représentent les cinq premières minutes de l’histoire. La question de la mission est plus claire: comment le gouvernement américain peut-il récupérer le temps de la charge administrative et accélérer les cycles de décision?
Commencer pratique. Visez à récupérer 10 à 20 pour cent de la journée administrative en déploiant des agents pour des tâches répétitives: Formulaires qui se déposent eux-mêmes, les billets qui proposent des atténuations avec des preuves jointes, la logistique demande qui rédiger, l’itinéraire et l’audit avec une provenance complète. D’ici 2030, les recherches grand public suggèrent que jusqu’à 30% des heures de travail pourraient être automatisées. Prenez l’estimation conservatrice. Appliquez-le aux flux de travail qui consomment des semaines.
Ces heures récupérées accélèrent le tempo opérationnel. Les agents du renseignement surveillent les flux approuvés, attachent les scores de provenance et de confiance et proposent des cours d’action avec les évaluations des risques. Les humains décident; Les agents d’exécution implémentent et log. Les agents de commandement et de contrôle maintiennent l’image de fonctionnement commune, en dégénatant uniquement les modifications de croisement de seuils lors des options de prépositionnement. Les agents de la logistique craignent les stocks, les réquisitions et le transport de livres. Cyber Agents Configurations de base, détecter les anomalies, proposer du confinement avec les estimations de Blast-Radius et exécuter après l’approbation.
Faire ce travail nécessite un plan de contrôle d’agent – contrôle du trafic pour les travailleurs du logiciel. Chaque agent a besoin d’identité. Chaque appel d’outils nécessite une politique de moins de privilège. L’architecture doit inclure la planification inter-enclave, l’observabilité comme les enregistreurs de vol, les courtiers d’outils avec des listes d’autorisation, les passerelles de données avec des droits au niveau des lignes et les balises de lignée. Et oui, un interrupteur de mise à mort.
Avec cette fondation, la conversation du fournisseur devient gérable: achetez chaque tâche vers le modèle approprié – commercial ici, open-source là – sans recâbler des infrastructures. Les contrats qui excluent les API devraient être des non-partisans. USAI se transforme d’une galerie de bot en tissu conjonctif pour les agents. Les leçons de Niprgpt se replient dans un plan de contrôle qui fonctionne à travers les services.
Le débat à l’Open-source-Versus-Commercial manque le point. L’antidote au verrouillage du fournisseur est propriétaire de la couche d’orchestration et de la piste d’audit. Contrôlez les interfaces pour contrôler l’effet de levier. Les vendeurs évolueront. Les missions persistent.
Retour à la leçon d’Ukraine: la saturation est la doctrine. Le champ de bataille est devenu un embouteillage parce qu’un volume décidé par un côté volerait du temps à son adversaire. La réponse de l’Amérique devrait être alimentée par l’essaim pour tirer des boucles de décision américaines avant les concurrents.
La différence entre les assistants et les agents est la différence entre le théâtre et les effets. Les assistants aident les humains à taper plus rapidement. Les agents completent les missions. Ils exécutent des tâches bornées, rapportent les résultats et passent à l’objectif suivant. Ils transforment le tempo.
Considérez un exemple concret: le traitement des mises à jour de l’autorisation de sécurité. Aujourd’hui, les analystes passent des heures à croiser les bases de données, de remplissage des formulaires, des approbations de routage. Un essaim d’agent pourrait surveiller les enregistrements du personnel pour le déclenchement des événements, rassembler automatiquement la documentation requise, les soumissions de pré-remplissage avec des sources citées, l’itinéraire vers des examinateurs appropriés en fonction de la disponibilité en temps réel et suivre les mesures d’achèvement. L’analyste passe de la paperasse à la gestion des exceptions et au contrôle de la qualité. Multipliez ce modèle sur chaque fonction administrative.
La technologie existe. Les modèles open source gèrent les données classifiées sur les réseaux à air. Les API commerciales fournissent un raisonnement sophistiqué. L’architecture du plan de contrôle est prouvé dans les applications du secteur privé. Ce qui manque, c’est la volonté d’aller au-delà des pilotes vers la production.
Alors que l’Amérique débat des termes contractuels et des architectures de bac à sable, les adversaires compressent leurs boucles. Le choix est clair: continuez à admirer les interfaces de chat ou alignez l’agent Corps comme impératif opérationnel. Dans l’espace de combat numérique, comme dans le ciel de l’Ukraine, celui qui contrôle le tempo contrôle les résultats.
L’essaim arrive. La seule question est de savoir si l’Amérique le lance ou se défend contre lui.
Ben Van Roo est le co-fondateur et PDG de Legion Intelligence, une plate-forme d’IA agentique construite pour le ministère de la Défense. Ben a passé sa carrière à construire des entreprises technologiques au service des secteurs public et privé, dont cinq ans en tant que chercheur chez Rand et un cadre de startup pendant 13 ans. Ben a un doctorat en recherche opérationnelle de l’Université du Wisconsin-Madison.
** Veuillez noter que la guerre de style maison sur les rochers n’utilisera pas un nom différent pour le ministère américain de la Défense jusqu’à ce que le nom soit modifié par la loi par le Congrès américain.
Image: Midjourney
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