Les plans de l’armée chinoise pour faire la guerre avec l’IA : 7 points sur le rapport de la RAND

Dans un discours prononcé en juillet 2020 lors d’un groupe de travail du Politburo, Xi Jinping appelait à faire de l’Armée populaire de libération une « armée de premier ordre d’ici le milieu du siècle » pour atteindre ou dépasser les capacités militaires des États-Unis.

Selon la RAND Corporation, le développement des systèmes d’IA pourrait lui permettre d’atteindre cet objectif. L’intégration de ceux-ci dans les forces armées constitue une priorité explicite de la stratégie militaire de Pékin. La montée en compétences de l’APL inquiète Washington et ses alliés dans la région Indo-Pacifique. 

Dans un rapport paru en mars 2026 et intitulé « Les perspectives de l’Armée de libération populaire sur l’intelligence artificielle. L’intégration comme clef de l’‘intelligentisation’ », la RAND Corporation — principal think tank américain sur les questions militaires, stratégiques et technologiques — a détaillé les efforts de la Chine pour préparer une guerre de nouvelle génération.

Travail de synthèse, parcourant une centaine d’articles de revues et de journaux liés à l’APL — tout comme des déclarations publiques faites par ses dirigeants — le rapport de la RAND esquisse un double front de recherche. 

Pour les leaders du Parti communiste chinois, l’IA pourrait permettre une accélération sans précédent des opérations militaires : en faisant du champ de bataille un espace transparent, en accélérant le ravitaillement logistique comme la coordination entre systèmes d’armes — autonomes ou non — il deviendrait possible de saturer au plus vite l’ennemi. 

Si ces pistes de recherche militaire sont explorées par toutes les puissances militaires, plusieurs raisons incitent les chercheurs américains à penser que la Chine pourrait se montrer confiante en son avantage.

[Télécharger le rapport complet ici]

1 — Les trois modernisations de l’armée chinoise

Dans son discours clef de 2020 devant le Politburo, Xi Jinping énumérait trois objectifs de modernisation pour l’APL : la mécanisation, l’informatisation et l’« intelligentisation ».

Alors que le premier de ces objectifs a été énoncé dès les années 1950 et le deuxième formulé à la fin du XXe siècle, cette doctrine était la première à adjoindre à ces deux buts l’« intelligentisation ».

Chacune de ces phases de réforme s’appuie sur la précédente. S’il s’agit, en mécanisant, de moderniser les systèmes d’armes pour rejoindre la puissance — en qualité et quantité — de ceux d’autres nations, la numérisation des données issues de ces systèmes doit permettre d’en faciliter la gestion et l’interconnexion. Leur intelligentisation, enfin, permettrait de tirer profit des données ainsi générées pour automatiser les systèmes d’armes par le biais de l’IA. 

Or depuis quelques années, la Chine a accompli plusieurs avancées clefs dans cette direction. En 2024, l’APL a ainsi mis en place l’Information Support Force (ISF), que Xi Jinping, le jour de sa fondation, a décrit comme « un pilier pour la planification, la construction et la mise en service d’une infrastructure d’information » au sein de l’APL. En juin 2025, cette force s’est par ailleurs doublée d’une université militaire, l’Information Support Force Engineering University.

Les progrès techniques réalisés par la Chine dans ce domaine n’ont d’ailleurs pas été cachés au reste du monde : à l’occasion du défilé militaire du 3 septembre 2025, le pouvoir chinois a mis en avant plusieurs drones aériens, navals et sous-marins comme le nouveau AJX002, ainsi que des hélicoptères sans pilote déployables depuis des navires. Reflet de la démonstration de force que représentent toujours les défilés militaires — qui ne permettent toutefois pas d’évaluer les capacités réelles d’une armée — aucun de ces armements n’a cependant été testé dans des conditions réelles de combat.

2 — Intégrer l’IA dans les kill chains

Les recherches militaires chinoises se concentrent largement sur l’intégration de l’IA dans les chaînes d’engagement (kill chains), c’est-à-dire l’ensemble des étapes permettant de détecter, d’identifier et de frapper une cible. 

Selon les chercheurs de la RAND, l’intégration d’algorithmes d’apprentissage automatique pourrait ainsi permettre d’accélérer considérablement certaines étapes de ce cycle, notamment la reconnaissance d’objets, l’identification de menaces ou l’analyse des données de capteurs. En augmentant la vitesse de ces processus, l’APL espère imposer un tempo opérationnel plus rapide que celui de ses adversaires et les contraindre à adopter une posture réactive. 

L’un des objectifs clefs de la stratégie chinoise consiste à cette fin à fusionner des données provenant de multiples domaines — satellites, capteurs terrestres, réseaux numériques ou drones — afin de produire une connaissance opérationnelle en temps réel. Cette intégration vise à relier capteurs, satellites, drones et systèmes de commandement dans un réseau capable de fournir une vision unifiée du champ de bataille pour détecter et suivre les forces adverses en temps réel. Alors que la Chine ne travaille pas avec des acteurs comme Palantir qui remplissent cette fonction pour les armées occidentales, en dissipant toute lacune informative sur le champ de bataille, cette intégration rendrait plus difficile toute opération militaire adverse en réduisant la capacité à se dissimuler ou à manœuvrer discrètement.

Si l’identification et la classification de cibles seraient déjà à la portée des systèmes d’IA selon le rapport, des progrès techniques devraient cependant encore être réalisés pour les rendre capables de prises de décisions tactiques. L’autonomie de ces armes n’est donc pas complète et, en raison du « brouillard informationnel de la guerre », l’IA se trouve donc encore incapable d’accélérer la kill chain dans son ensemble.

Cette lacune n’est pas purement technique : elle est également liée au développement par les puissances adverses de systèmes de défense anti-drones — systèmes dans lesquels investit également la Chine. Pour se protéger des attaques de drones, l’APL aurait ainsi développé une gamme d’armes laser comprenant notamment des systèmes laser à haute énergie et des armes à micro-ondes à haute puissance.

3 — Développer les essaims

Au sein de l’APL, plusieurs experts formulent comme scénario central que les affrontements entre essaims drones seront l’une des situations les plus courantes des guerres à venir : pour plusieurs chercheurs de l’Université nationale de technologie et de défense, les systèmes de combat sans pilote devraient même, lors des guerres futures, atteindre la parité avec les systèmes pilotés. La recherche militaire chinoise accorde en conséquence une attention particulière à la coordination de systèmes autonomes — drones ou robots — capables d’opérer en essaims.

Cette leçon est tirée de l’observation des conflits en cours : la Chine cherche à intégrer à ses doctrines les développements technologiques suscités par la guerre en Ukraine, où la généralisation des drones a considérablement modifié le répertoire des techniques d’affrontement. Alors que la majorité des drones en Ukraine sont encore contrôlés manuellement, sans se coordonner ou collaborer avec d’autres drones, il reste à voir si l’APL peut réaliser des progrès en ce domaine, en l’absence de données de terrain suffisantes. 

Pour pouvoir attaquer efficacement un essaim ennemi, les systèmes autonomes doivent être développés pour les rendre capables de coopérer sans supervision humaine continue. Le rapport présente les travaux conduits par plusieurs chercheurs chinois sur la coordination d’essaims de drones visant à permettre à un grand nombre de plateformes sans pilote d’exécuter des missions complexes — reconnaissance, défense aérienne ou frappes simultanées — en se répartissant automatiquement les tâches, pour saturer les défenses adverses grâce à un grand nombre d’unités relativement peu coûteuses.

4 — Moderniser la logistique militaire

Le maintien d’une kill chain efficace reste cependant tributaire d’un approvisionnement constant en matériel. L’APL envisage ainsi d’étendre les applications de l’IA à trois domaines essentiels de la logistique : la gestion des inventaires, le transport et la maintenance des équipements.

Au-delà du combat lui-même, l’IA est en effet envisagée comme un outil de transformation de la logistique militaire : les chercheurs considèrent en effet que l’inertie est l’un des principaux facteurs limitant la conduite d’opérations militaires à grande échelle. Le développement des véhicules autonomes permettrait en particulier de ravitailler plus aisément les théâtres d’opérations.

Dès aujourd’hui, en application de la politique « Artificial Intelligence + », des outils d’IA sont déployés dans plusieurs usines en Chine afin de superviser la gestion des inventaires. Pour les auteurs du rapport, il est probable que ces technologies soient transférées du domaine civil au domaine militaire pour accélérer les chaînes logistiques de l’APL, tout en en réduisant le personnel. En parallèle, des unités de l’APL expérimentent déjà des entrepôts « intelligents » capables d’optimiser la distribution de matériel et d’accélérer la réponse aux demandes opérationnelles. Les publications analysées par la RAND évoquent plusieurs applications à venir : gestion automatisée des stocks, planification dynamique des transports ou maintenance prédictive des équipements — anticipant les défaillances du matériel. 

Pour développer davantage l’utilisation de l’intelligence artificielle, la Chine espère mettre à profit l’industrie civile du pays — de même que son marché déjà étendu de véhicules autonomes. Si le rôle joué par l’État dans l’économie chinoise lui offre des opportunités uniques pour développer des technologies à double usage, l’industrie du pays est déjà fortement robotisée — et Pékin entend accélérer ce processus. Alors que plusieurs recherches de la RAND ont souligné que l’une des faiblesses critiques de l’APL était le manque d’un personnel de maintenance professionnalisé, l’utilisation de robots humanoïdes pourrait permettre à la Chine de contourner ce manque de main-d’œuvre, tout comme les coûts de formation afférents. 

5 — Consolider les infrastructures de données

L’IA, loin de lever le « brouillard de la guerre », pourrait bien pourtant ne faire qu’en changer la nature.

Sans infrastructures pour transmettre rapidement de grandes quantités d’informations, les architectures opérationnelles fondées sur l’IA resteraient largement théoriques : les systèmes autonomes et les plateformes interconnectées doivent pouvoir échanger en permanence des informations sur les cibles, les positions ou les ordres de mission. 

De nombreuses armées ont dès maintenant compris que la paralysie des communications pourrait leur permettre de se défendre contre les forces dronisées adverses — à défaut de leur opposer, à leur tour, d’autres essaims. Dans une course à l’armement ne portant plus sur la puissance des drones, mais sur la fiabilité, les chercheurs chinois travaillent ainsi à augmenter la bande passante ¹, réduire la latence ² et protéger les transmissions contre les interférences ou les attaques adverses. Le développement de drones ne reposant pas sur la transmission de grands volumes de données pourrait également contourner le problème des télétransmissions par un autre chemin. 

L’entraînement des IA sur des données issues du champ de bataille est du reste essentiel pour leur permettre de proposer des réponses appropriées à une situation réelle. Pour plusieurs environnements de combat — aérien et sous-marin — l’obtention de ces données en nombre suffisant serait néanmoins plus difficile, les contraintes de l’environnement limitant l’emploi de capteurs. Plusieurs chercheurs de l’APL envisagent ainsi l’utilisation de données virtuelles, issues de simulations, comme complément à l’entraînement des systèmes d’IA. Une autre piste explorée est celle du développement d’algorithmes d’apprentissage pouvant opérer à partir d’un ensemble limité de données — à rebours des méthodes aujourd’hui privilégiées.

6 — Puissances du faux : de nouvelles vulnérabilités stratégiques

Si les nouveaux systèmes d’armes avec IA promettent une forme d’avantage — que pourrait cependant neutraliser le brouillage des télétransmissions — ils pourraient également créer de nouvelles vulnérabilités. Le rapport montre que les chercheurs chinois s’inquiètent notamment de la possibilité que des adversaires manipulent les algorithmes en injectant des données falsifiées — cartes, signaux et vidéos fictives — ou en exploitant des failles dans les systèmes informatiques. 

Outre la manipulation délibérée faite par l’ennemi, l’utilisation abusive des systèmes d’armes avec IA pourrait également conduire à une forme d’aveuglement stratégique — que l’APL cherche aujourd’hui à corriger. Plusieurs de ses chercheurs s’inquiètent des « niches d’information » que pourraient créer les algorithmes d’IA, conduisant leurs utilisateurs à négliger toute autre source d’information ou proposition stratégique que celles présentées par le système. 

En effet, si les systèmes existants sont particulièrement efficaces pour certaines tâches d’observation ou de classification — comme l’identification d’objets dans des images — ceux-ci le sont bien moins pour la prise de décision tactique complexe, faute de disposer encore de représentations suffisamment robustes du monde réel pour agir de manière autonome dans des environnements militaires imprévisibles. 

Pour cette raison, les systèmes d’IA déployés aujourd’hui restent largement dépendants du jugement humain, notamment pour les décisions finales d’engagement, et une automatisation complète des opérations militaires nécessiterait des avancées technologiques significatives.

7 — Les angles morts de l’APL et la guerre hybride

Le rapport de la RAND souligne également que certains risques — tels que l’escalade stratégique ou la prolifération d’armes autonomes — sont relativement peu discutés dans la littérature militaire chinoise publique. 

Si cette absence peut refléter soit un manque d’attention, soit le fait que ces débats se déroulent dans des publications classifiées ou non accessibles, l’omission est assez surprenante étant donné l’attention croissante que reçoivent ces questions dans les recherches de l’armée états-unienne — comme chez d’autres observateurs internationaux.

En juin 2025, le département de la Défense des États-Unis avait annoncé plusieurs contrats « pour développer des capacités d’IA avancées » , dotés jusqu’à 200 millions de dollars chacun, accordés à Google, Anthropic, xAI et OpenAI. À cette occasion, l’APL avait dénoncé les « risques incommensurables » que la décision de Google pouvait faire courir au monde, et mis en garde les États-Unis contre le fait d’« ouvrir la boîte de Pandore ». Si ces critiques peuvent relever d’une forme de double jeu et d’hypocrisie, elles trahissent peut-être également un point aveugle de la doctrine militaire chinoise — n’anticipant qu’à moitié l’escalade qui s’esquisse en matière d’IA.

L’IA étant également déployée par plusieurs puissances à des fins de guerre informationnelle, il est aussi à prévoir que la Chine tire profit des derniers progrès en la matière pour renforcer sa propagande à l’échelle mondiale. Alors que de nombreuses recherches de l’APL documentent cette stratégie, celles-ci laissent présager le renforcement de la sécurité informatique des systèmes militaires chinois grâce à l’IA, comme la multiplication des cyberattaques conduites par Pékin.