Vers une stratégie diplomatique transnationale canadienne pour la réglementation des systèmes de soutien à la décision militaire basés sur l’Intelligence Artificielle (IA)

Si elle n’est pas nouvelle, l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans le secteur militaire a pris une ampleur de plus en plus significative depuis 2020. Le ministère de la Défense nationale du Canada a, à cet effet, publié sa « Stratégie relative à l’IA »[i] en 2024. Face à un recours de plus en plus routinier à cette nouvelle technologie dans toutes les sphères de la défense, il est nécessaire pour le Canada d’en mesurer les risques et de travailler collaborativement avec la société civile, des juristes et des chercheurs pour développer un instrument juridique contraignant quant à son utilisation dans la guerre.

L’IA militaire est l’un des enjeux contemporains les plus saillants du désarmement : son utilisation a d’importantes conséquences sur la sécurité et la dignité humaines, les droits de la personne, et l’égalité entre les genres. À cet effet, et en vertu des engagements canadiens auprès de la communauté internationale et son adhésion, entre autres, aux principes centraux du programme Femmes, paix et sécurité (FPS)[ii], le Canada peut contribuer à bâtir un cadre réglementaire efficace, et sensible aux discriminations genrées et racialisées.

En effet, l’IA n’est pas une technologie neutre : son utilisation peut reproduire de nombreux biais et renforcer des discriminations genrées et racialisées[iii] qu’il est nécessaire de prévenir en amont d’une intégration massive de ces systèmes dans l’appareil de défense des armées.

En 2026, l’IA est déjà utilisée dans des systèmes de décision[iv], comme cela est le cas dans les armées étasuniennes et israéliennes[v]. Les prédictions réalisées par des systèmes comme Maven ou Lavender[vi] ont considérablement accéléré le processus de décision et la fréquence des frappes aériennes comparativement à des conflits précédents l’utilisation d’IA dans la « chaine de frappe »[vii]. Cette évolution technologique par l’IA transforme drastiquement la conduite de la guerre, et nécessite la réglementation de ses usages, l’assurance de sa conformité aux principes du droit international humanitaire et le contrôle de ses effets sur la sécurité humaine.

Le Canada a aujourd’hui l’opportunité de mener un travail collaboratif et transnational sur la réglementation des usages des systèmes de décision appuyés par l’IA[viii] et d’approfondir et mettre à jour en conséquence sa stratégie nationale sur l’IA. Si ces systèmes y sont mentionnés, ils ne font l’objet d’aucun moratoire ni de propositions réglementaires dans leur potentiel déploiement. Finalement, la non-prolifération et la réglementation des technologies militaires doivent être une priorité politique majeure pour le gouvernement canadien. Le Canada a un rôle international important à jouer. Cela implique une plus grande collaboration transnationale multi-sectorielle et la mise à jour de sa stratégie actuelle sur l’IA.

Le contexte actuel à l’international

Aucune réglementation contraignante existante sur l’utilisation de l’IA dans le domaine militaire

À ce jour, l’utilisation de l’IA dans le domaine militaire n’est pas réglementée par des États ou des instances internationales compétentes. L’adoption de la Résolution 78/241 « Systèmes d’armes létaux autonomes » par l’Assemblée générale des Nations-Unies le 22 décembre 2023[ix] est un premier pas, mais n’est pas suffisante pour garantir le respect du droit international humanitaire dans la pratique de la guerre et n’adresse pas directement les enjeux spécifiques liés à l’utilisation de l’IA dans le domaine militaire[x].

Obstacles au jugement humain et à la responsabilité juridique

Selon les interprétations des juristes spécialistes du droit international humanitaire[xi], le personnel militaire ainsi que les États sont responsables juridiquement de tout acte entrepris dans le contexte d’hostilités entre belligérants. Dans ce cadre, le jugement humain est primordial pour juger qu’un acte ou une décision soit conforme au droit international humanitaire. Or, l’utilisation de systèmes de décision appuyés par l’IA risque d’éroder ce jugement[xii]. Comme montré par l’exemple du système Lavender par les forces armées israéliennes, la vérification humaine des prédictions réalisées par l’IA est partielle, voire inexistante, et profondément biaisée[xiii]. Par ailleurs, le recul du jugement humain dans la prise de décision militaire rend la désignation de la responsabilité juridique en cas de violations du droit international humanitaire plus complexe[xiv].

Violations existantes du droit international humanitaire 

Les récentes utilisations des systèmes de décision appuyés par l’IA depuis 2023 par les États-Unis et Israël ont causé d’importantes victimes civiles et de dommages à des infrastructures non-militaires. Certains principes centraux au droit international humanitaire, à savoir l’humanité, la distinction, la précaution, et la proportionnalité, ont été bafoués. Certains systèmes autorisent même les dérives. À titre d’exemple, avant même l’utilisation du système israélien Lavender à Gaza depuis 2023, des investigations ont montré « que 10 % des cibles humaines devant être assassinées n'appartenaient pas du tout à la branche armée du Hamas »[xv]. De plus, l’opacité du fonctionnement de la mise en œuvre des algorithmes utilisés dans ce type de système ne permet pas de vérifier leur conformité au droit international humanitaire.

Discriminations genrées et racialisées

Que ce soit dans le domaine civil ou militaire, les prédictions réalisées par les systèmes d’IA reproduisent des discriminations genrées et racialisées pouvant porter atteinte à la sécurité des civils[xvi]. Les données utilisées par l’IA sont extraites d’informations générées par les êtres humains, eux-mêmes porteurs de biais. Par conséquent, « la machine peut être affectée par les mêmes problèmes que ceux qui touchent les humains, qu'ils soient dus à des lacunes de conception, à une conception délibérément biaisée ou à des données biaisées résultant d'actions humaines »[xvii].

Recommandations de politiques publiques

Les recommandations suivantes consistent en de bonnes pratiques que le Canada peut développer et porter auprès de la communauté internationale dans l’objectif de faire émerger des normes quant à l’utilisation de systèmes de décision appuyés par l’IA. Le Canada pourra lui-même adopter ce cadre en cas de développement et d’adoption de tels systèmes.

Travailler collaborativement vers un instrument juridiquement contraignant au sein d’instances internationales compétentes

Le Canada s’est historiquement démarqué comme acteur diplomatique et normatif au cœur du désarmement, de la réglementation des armements, de la non-prolifération et de la promotion des droits de la personne. Déjà actif dans les discussions sur l’IA militaire et les armes autonomes, le Canada doit poursuivre les efforts de réglementation concernant les systèmes de décision appuyés par l'IA par l’entremise d’instances comme le Bureau des affaires de désarmement (UNODA) et de l’Institut des Nations-Unies sur le désarmement (UNIDIR), et faire valoir l’expertise de chercheurs et de réseaux de la société civile canadiens et internationaux spécialisés sur ces enjeux.  Intégrer le désarmement et la non-prolifération algorithmique au plan d’action national canadien relatif au programme Femmes, Paix, et Sécurité pourrait être une première étape à un processus politique et réglementaire plus large.

Soutenir le suivi des systèmes de décision appuyés par l’IA déjà opérationnels

Des chercheurs, journalistes, et organisations de la société civile travaillent à répertorier les usages actuels des systèmes d’IA au sein des conflits contemporains.[xviii] L’utilisation de ces systèmes se traduit par un manque évident de transparence quant à leur fonctionnement, leurs usages et leur financement. Le Canada peut soutenir ces efforts par le financement de projets visant le suivi des utilisations de systèmes d’IA dans la guerre ou encore le développement d’un organe transnational indépendant dédié au suivi des avancements technologiques relatifs aux systèmes de décision appuyés par l’IA.

Dans le cas où le Canada souhaiterait se procurer un ou des systèmes de décision appuyés par l’IA, les recommandations suivantes doivent être prises en compte :

Exiger et vérifier le respect du droit international humanitaire dans l’acquisition et l’adoption de systèmes de décision appuyés par l’IA

Selon les interprétations des juristes spécialistes du droit international humanitaire[xix], les États sont responsables juridiquement de la conformité de ses outils militaires. Par conséquent, dans le cadre de ses partenariats avec des compagnies d’IA et l’achat de systèmes de soutien aux décisions militaires, un État doit s’assurer que compagnies et systèmes sont en mesure de se conformer au droit international humanitaire. En cas d’achat, la défense nationale et les forces armées canadiennes doivent être à même de vérifier les garanties fournies par les compagnies[xx].

Établir des mécanismes rigoureux et indépendants d’évaluation de la collecte et de l’analyse des données par les systèmes de décision appuyés par l’IA

La collecte et l’analyse de données sont à la base du fonctionnement des systèmes d’IA. Pour se prémunir de biais genrés, démographiques, ou encore socio-économiques susceptibles de mener à de potentielles violations du droit international humanitaire à travers l'identification erronée de personnes ou d'objets, ainsi que l'incapacité à détecter des personnes et des objets protégés[xxi], il est nécessaire de porter une attention particulière aux façons dont les données sont collectées et comment elles sont interprétées par les opérateurs[xxii]. Par ailleurs, les données sur lesquelles les systèmes sont entraînés peuvent rapidement devenir obsolètes dans le cadre d’opérations militaires réelles[xxiii], et mener à de graves erreurs de ciblage. Par conséquent, des mécanismes rigoureux d’évaluation des processus de collecte et d’analyse de données par les algorithmes doivent figurer comme priorité tout au long du cycle de vie des systèmes de décision appuyés par l’IA.  

Renforcer la formation du personnel et la prévention des biais de rétroaction, genrés et racialisés dans l’utilisation de systèmes de décision appuyés par l’IA

Le biais d’automation renforce la confiance des opérateurs et soldats en la technologie, notamment les prédictions produites par les systèmes de décision appuyés par l'IA[xxiv]. Similairement, les opérateurs peuvent réintégrer certains biais au sein des systèmes. Pour limiter les effets néfastes de cette « boucle de rétroaction »[xxv], il s’agit premièrement d’assurer la tenue de formations continues auprès du personnel humain faisant usage de systèmes de décision appuyés par l’IA au sein de la chaine de commande. De plus, similairement aux contrôles liés à l’acquisition de tels systèmes, il est nécessaire de garantir que leurs paramètres de modélisation initiaux permettent la réduction et la prévention de biais potentiels[xxvi].

À mesure que l’IA est intégrée dans le fonctionnement et la chaine de commande des armées, il est nécessaire d’agir politiquement pour sa réglementation et son contrôle. Par son implication dans le programme Femmes, Paix et Sécurité, le Canada s’est déjà montré sensible aux discriminations genrées dans la guerre. En raison de l’exacerbation de ces dernières par l’utilisation d’algorithmes, il est essentiel pour le gouvernement de se saisir de l’enjeu et d’en faire une priorité programmatique et politique d’ici 2027.

Endnotes:

[i] Défense nationale. 2024. Artifical Intelligence Strategy. Ottawa. https://www.canada.ca/content/dam/dnd-mdn/documents/reports/ai-ia/dndcaf-ai-strategy.pdf

[ii] Dont le troisième plan d’action national est actuellement en cours dans plusieurs branches du gouvernement canadien.

[iii] Jorge Casillas. 2023. « Bias and Discrimination in Machine Decision-Making Systems ». In Ethics of Artificial Intelligence, édité par Francisco Lara et Jan Deckers. Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-48135-2_2.

[iv] Systèmes de décision appuyés par l’IA : systèmes informatiques qui génèrent des recommandations en matière de surveillance et de ciblage militaires à partir de données amassées et analysées par des systèmes d’intelligence artificielle (IA). Les systèmes les plus connus (Lavender et Maven) proposent des cibles militaires, mais ces systèmes peuvent également être utilisés dans la gestion quotidienne des forces armées et de la défense nationale.

[v] Bethan McKernan et Harry Davies. 2024. « ‘The Machine Did It Coldly’: Israel Used AI to Identify 37,000 Hamas Targets ». World News. The Guardian, avril 3. https://www.theguardian.com/world/2024/apr/03/israel-gaza-ai-database-hamas-airstrikes ; Lewis-Kraus, Gideon. 2026. « How Project Maven Put A.I. Into the Kill Chain ». Under Review. The New Yorker, avril 15. https://www.newyorker.com/books/under-review/how-project-maven-put-ai-into-the-kill-chain.

[vi] Lavender et Maven sont deux systèmes de soutien à la décision militaire appuyés par l’IA, respectivement utilisés par Israël et les États-Unis. Ils reposent sur d’importants réseaux de surveillance et contribuent à l’accélération massive de la prise de décision et de l’identification des cibles militaires. Voir : Gideon Lewis-Kraus. 2026. « How Project Maven Put A.I. Into the Kill Chain ». The New Yorker, avril 15. https://www.newyorker.com/books/under-review/how-project-maven-put-ai-into-the-kill-chain ; Rehak, Rainer, et Taylor Kate Woodcock. 2026. « Automating civilian harm: On Israel’s use of the AI-enabled targeting system Lavender in Gaza and International Humanitarian Law ». Proceedings of the 2026 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (New York, NY, USA) https://doi.org/10.1145/3805689.3812357.

[vii]Craig Jones et Helen M. Kinsella. 2026. « Iran War Shows How AI Speeds up Military ‘Kill Chains’ ». The Conversation, mars 17. https://doi.org/10.64628/AB.5fmqfh6pp.

[viii] L’expression fait partie de la nomenclature adoptée par les Nations-Unies, notamment par l’entremise du Bureau des affaires de désarmement et de l’Institut de recherche des Nations-Unies sur le désarmement. Il est à noter que les termes employés au sein de cette nomenclature sont sujets à être modifiés et à évoluer au gré des discussions transnationales sur l’objet de l’IA militaire.

[ix] Assemblée générale des Nations-Unies. 2023. Résolution A/RES/78/241 « Systèmes d’armes létaux autonomes ». New-York. 28 décembre. https://docs.un.org/fr/a/res/78/241

[x] Stop Killer Robots. 2026. Digital Dehumanisation and Automated Harm. New-York. https://www.stopkillerrobots.org/wp-content/uploads/2026/06/Digital-Dehumanisation-and-Automated-Harm.pdf

[xi] Voir Protocol I du 10 juin 1977, additionnel à la Convention de Genève d’août 1949.

[xii] Stop Killer Robots. 2026. Digital Dehumanisation and Automated Harm. New-York. https://www.stopkillerrobots.org/wp-content/uploads/2026/06/Digital-Dehumanisation-and-Automated-Harm.pdf

[xiii] Amjad Iraqi. 2024. « ‘Lavender’: The AI Machine Directing Israel’s Bombing Spree in Gaza ». +972 Magazine, avril 3. https://www.972mag.com/lavender-ai-israeli-army-gaza/ ; Rainer Rehak, et Taylor Kate Woodcock. 2026. « Automating civilian harm: On Israel’s use of the AI-enabled targeting system Lavender in Gaza and International Humanitarian Law ». Proceedings of the 2026 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (New York, NY, USA), FAccT ’26, juin 25, 4885‑98. https://doi.org/10.1145/3805689.3812357.

[xiv] Wen Zhou et Anna Rosalie Greipl. 2024. « AI in Military Decision-Making: Supporting Humans, Not Replacing Them ». Humanitarian Law & Policy Blog, août 29. https://blogs.icrc.org/law-and-policy/2024/08/29/artificial-intelligence-in-military-decision-making-supporting-humans-not-replacing-them/.

[xv] Amjad Iraqi. 2024. « ‘Lavender’: The AI Machine Directing Israel’s Bombing Spree in Gaza ». +972 Magazine, avril 3. https://www.972mag.com/lavender-ai-israeli-army-gaza/ ; Voir aussi Rainer Rehak et Taylor Kate Woodcock. 2026. « Automating civilian harm: On Israel’s use of the AI-enabled targeting system Lavender in Gaza and International Humanitarian Law ». Proceedings of the 2026 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (New York, NY, USA),juin 25, 4885‑98. https://doi.org/10.1145/3805689.3812357.

[xvi] Airwars et AINOW. 2026. Anatomy of a Kill Chain. Août. https://ai-killchain.airwars.org/ ; Rainer Rehak et Taylor Kate Woodcock. 2026. « Automating civilian harm: On Israel’s use of the AI-enabled targeting system Lavender in Gaza and International Humanitarian Law ». Proceedings of the 2026 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (New York, NY, USA), juin 25, 4885‑98. https://doi.org/10.1145/3805689.3812357.

[xvii] Jorge Casillas. 2023. « Bias and Discrimination in Machine Decision-Making Systems ». In Ethics of Artificial Intelligence, édité par Francisco Lara et Jan Deckers. Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-48135-2_2.

[xviii] Voir par exemple : Airwars et AINOW. 2026. Anatomy of a Kill Chain. Août. https://ai-killchain.airwars.org/

[xix] Voir Protocol I du 10 juin 1977, additionnel à la Convention de Genève d’août 1949.

[xx] Netta Goussac et Vincent Boulanin. 2026. Responsible Procurement of Military Artificial Intelligence. SIPRI. https://www.sipri.org/publications/2026/other-publications/responsible-procurement-military-artificial-intelligence.

[xxi] Laura Brunn et Marta Bo. 2025. Bias in military artificial intelligence and compliance with international humanitarian law. SIPRI. https://www.sipri.org/sites/default/files/2025-08/0825_ai_military_bias.pdf

[xxii] Je nomme “opérateur” toute personne employée par une armée chargée de vérifier les prédictions effectuées par l’IA.

[xxiii] CICR. 2024. Decisions, decisions, decisions: Computation and artificial intelligence in military decision-making. Genève. https://www.icrc.org/en/publication/decisions-decisions-decisions-computation-and-artificial-intelligence-military-decision

[xxiv] Yee-Kuang Heng. 2025. « Upskilling Human Actors against AI Automation Bias in Strategic Decision Making on the Resort to Force ». Cambridge Forum on AI: Law and Governance 1 (janvier): e53. https://doi.org/10.1017/cfl.2025.10029.

[xxv] Feedback loop.

[xxvi] Ingvild Bode et Ishmael Bhila. 2024. « The Problem of Algorithmic Bias in AI-Based Military Decision Support Systems ». Humanitarian Law & Policy Blog, septembre 3. https://blogs.icrc.org/law-and-policy/2024/09/03/the-problem-of-algorithmic-bias-in-ai-based-military-decision-support-systems/.