A lire dans Defense News, un article intitulé "Managing the Data Tsunami" qui revient sur l'un des problèmes déjà évoqués ici : la multiplication des senseurs et capteurs en réseau, qu'ils soient sur des drones, des véhicules, sur terre, mer, dans les airs ou ailleurs, est à l'origine d'énormes quantités de données plus ou moins organisées, qu'il s'agit de traiter pour les transformer en information, pertinente, concise, cohérente et adressée aux bonnes personnes, au bon moment. Ceci afin de faciliter la prise de décision et d'optimiser le cycle OODA.
L'aéronef de COMINT Guardrail
The U.S. military excels at collecting intelligence information.Data streams in from satellites and airborne sensors, from ground-based signals interceptors, from troops and intelligence agents. What the military's not so good at yet is analyzing it all.There are so many sensors collecting so much data that "they are overwhelming our ability to process" it, said Tod Hagan, a software scientist who is working to solve the problem.
L'aéronef de COMINT Guardrailcrédits : airliners.net
C'est le fameux problème du "trop d'information tue l'information". L'article cité ci-dessus présente un projet en cours visant à faciliter la fusion de données provenant de plusieurs sources et la production de renseignement (localisation d'un ennemi ou des troupes amies par exemple) plus fiable (car croisé) sur la base d'une analyse informatisée, dont la capacité "brute" de croisement et de recoupement est bien supérieure à celle d'un analyste humain. Le défi technologique est réel, puisqu'il n'existe pas aujourd'hui de langage commun aux différents canaux de remontée de données. L'ambition semble être immense, tant en termes de puissance que de coût :
Computers "can discover facts in minutes that may take human analysts years to determine".Mais encore une fois, attention, les promesses du tout technologique n'engagent que ceux qui y croient.As the process is perfected and fielded, intelligence analysts "will be able to process an order of magnitude more intelligence" than they can today, Hagan said. And "machine agents acting on behalf of analysts" will be substantially cheaper than their human counterparts.
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