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就在一年前，即2024年3月，武装部队正式化了 国防人工智能的部长策略，标志着法国武装部队在AI技术的整合中的加速。两个月后，部长国防AIA（AMIAD） 出生于统治主权框架中的算法工具的发展和采用。但是，在国家安全受到威胁的领域，国家能否真正依靠私人参与者而不会危害其技术和战略掌握？这是讨论的观点之一 Olivia Penichou，国防信息和传播代表和 上周的新闻界人工防御情报（AMIAD）部长局局长Bertrand Rondepierre。
自主与协作之间的微妙平衡
峰会上的上游，在AI中采取行动， 伯特兰·隆德皮埃尔（Bertrand Rondepierre），Amiad的主任，为 混合工业政策 阐明与私营部门的内部发展和合作，这是国防AI的工业政治政策，一旦峰会通过，该政策将在接下来的几周内更加精确。他坚持一种务实的方法：
“在那些具有君主和敏感的领域，即使谈论它也太机密了，我们既不能委派也不能与制造商分享。 »»»
AI适用于情报，战略命令系统或控制论操作是 国家保留手，出于外部干扰。另一方面，更多的开放式领域 物流，预测维护或操作数据分析，可以从私营部门的进步中受益。
AMIAD，一种数字主权的战略工具
考虑到这一事务部的发起 部长国防人工智能局（AMIAD） 2024年5月。 法国国防AI的中央支柱，该实体的任务是确保武装部队能力的力量升高。她扮演的角色 事工，运营力量与工业参与者之间的不同分支机构之间的协调，为了在主权和安全的环境中加速人工智能技术的发展和采用。
朋友不限于 内部项目的管理，也是 公民创新与军事需求之间的桥梁。它的作用是确定军队可以 受益于私营部门的进步，而不会损害其战略要求。因此，它可以采用差异化方法： 一些技术可以外包，而其他更敏感的人则保持在该部的专有控制之下。
与Mistral AI的合作伙伴关系：受控合作模型
最近 Amiad和Mistral AI之间的合作该部宣布的，说明了这种动态 技术共同建设 在公共和私人企业之间。目的不是分包国防AI，而是集成高级模型 同时确保对他们适应军事需求的密切控制。
“我们带来的是事工的所有知识和我们拥有的特定用途，以及它们不胜任的知识，” 伯特兰·隆德皮埃雷（Bertrand Rondepierre）解释。 “作为交换，Mistral AI使我们从最先进的模型中受益，从而避免了重塑已经存在的事物。 »»»
该逻辑基于 结构三联 ::
- 商业专业知识 军事问题部的
- 访问数据 在特定情况下训练模型，
- 安全基础架构 允许在主权设置中执行这些算法。
严格的评估网格：成本，延迟，性能和信心
但是这可以多远 受控外包 ？为了避免任何过度依赖或主权控制稀释的风险， 该部采用严格的评估网格 每个项目。 系统地考虑了四个标准 ::
- 费用，保证预算可持续性，
- 截止日期，为了满足运营需求而没有过度惯性，
- 表现，确保工具开发的有效性，
- 信心，确定私人参与程度的中央标准。
“毫无疑问，要向工业家创建租金年金或委托战略特权。每个决定都是根据严格的框架做出的，主权的必要性优先于任何其他考虑。” 强调Bertrand Rondepierre。
迈向欧洲国防人工智能？
除了民族问题之外， 国防工业合作AI 也是一个 欧洲和国际逻辑。该部的表现出的野心是 支持竞争性生态系统在大陆层面的出现，以免依赖美国人（Openai，Palanta）或中国人（华为，Sensetime）演员。
“我们必须在国际上为我们的工业合作伙伴提供支持，同时要保留我们的战略利益。动态IA是全球的，认为它仅限于民族边界是天真的，” 回忆起伯特兰·隆德皮埃尔（Bertrand Rondepierre）。
但是这个开口也包括风险： 我们可以与外国公司共享数据和业务专业知识的哪一部分？ 法国在不失去自己的技术的情况下走多远？许多问题仍然没有解决。
