Piloter par la pensée : bientôt une réalité ?

Un casque futuriste pour piloter avec l’esprit, sans implants invasifs.
firefox (WNT)

Depuis 2018, la DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) travaille sur un casque pour pilotes militaires, capable de lire et interpréter les signaux cérébraux sans nécessiter d’implants chirurgicaux. Ce projet, nommé Next-Generation Non-surgical Neurotechnology (N3), vise à créer une interface cerveau-machine qui réagirait en nanosecondes, permettant ainsi aux pilotes de contrôler des drones ou de transmettre des informations par la pensée.

La technologie utilise des capteurs optiques, acoustiques et magnétiques pour capter et transmettre les signaux du cerveau. En phase de développement, ce casque pourrait à terme permettre la communication cerveau-à-cerveau ou l’assistance à distance. Bien que ces technologies soient encore expérimentales, elles pourraient radicalement transformer les capacités des pilotes en situation de combat, offrant un temps de réaction crucial.

Comment la DARPA prévoit-elle de tester la fiabilité de ce casque en conditions réelles ?

DARPA prévoit de tester la fiabilité du casque en conditions réelles à travers des exercices de vol avec des avions de chasse, comme le F-16. Ces tests incluent des manœuvres offensives et défensives, où un pilote humain supervise un système autonome. Les résultats de ces essais permettront d’évaluer les performances de l’intelligence artificielle en situation réelle, après des simulations précédentes qui avaient montré des résultats prometteurs. Des ajustements en temps réel des équipements électroniques seront également réalisés pour simuler différents comportements d’aéronefs.

Quels algorithmes spécifiques sont intégrés dans le casque pour la prise de décision

Le casque de DARPA intègre plusieurs algorithmes avancés pour la prise de décision, notamment :

  • Apprentissage automatique : Utilisé pour analyser des données en temps réel, détecter des tendances et faire des prédictions sur les résultats d’engagements aériens.
  • Deep Learning : Permet de traiter des informations complexes et d’améliorer la reconnaissance de modèles dans les situations de combat.
  • Détection d’anomalies : Identifie des comportements atypiques ou inattendus lors des missions, optimisant ainsi la réactivité du pilote.

Ces algorithmes visent à renforcer l’efficacité et la sécurité des opérations aériennes.