Les menaces agiles en mode remettent en question l’efficacité des systèmes radar statiques. Les architectures cognitives basées sur l’IA offrent des contre-mesures adaptatives en temps réel.
L’évolution des menaces en mode agile pose un défi majeur aux systèmes de radar et de guerre électronique (EW) traditionnels, basés sur des bibliothèques statiques. Ces menaces, qui utilisent des fréquences, des techniques de modulation et des schémas de saut imprévisibles, rendent les systèmes hérités incapables de réagir efficacement. Par exemple, les émetteurs agiles en mode déploient des fréquences inattendues qui ne peuvent pas être mises en correspondance avec les bases de données de menaces classiques, ce qui laisse les systèmes de protection, d’attaque et de soutien électronique traditionnels désarmés face à ces nouvelles tactiques. Pour contrer cette évolution, les systèmes de radar et d’EW cognitifs, alimentés par des techniques d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML), émergent comme une solution prometteuse. Ces systèmes utilisent des réseaux de neurones artificiels (ANN), des réseaux de neurones profonds (DNN), de la logique floue et des algorithmes génétiques pour permettre une classification autonome des menaces, le dé-interleaving des signaux et la génération de contre-mesures en temps réel, sans intervention humaine. L’architecture d’un système cognitif radar/EW se compose de plusieurs blocs fonctionnels, notamment l’acquisition RF, la recherche et le suivi, l’analyse de signal basée sur l’IA/ML, la synthèse d’onde et la génération RF. Ensemble, ces éléments forment un système en boucle fermée qui perçoit, apprend, raisonne et agit de manière autonome. La formation et la validation des algorithmes d’IA/ML cognitifs peuvent être réalisées grâce à des systèmes Hardware-in-the-Loop (HIL) et Software-in-the-Loop (SIL), combinant des bancs d’essai de simulation et de lecture de RF large bande avec des logiciels de modélisation. Cela permet un perfectionnement itératif des algorithmes, des tests de régression et une préparation de mission dans des environnements de laboratoire contrôlés. En conclusion, l’adoption de ces technologies avancées pourrait transformer la manière dont les forces armées abordent la guerre électronique, rendant leurs systèmes plus adaptatifs et réactifs face à des menaces en constante évolution.