Les dangers de l’IA dans les conflits armés : le cas d’Israël et la guerre à Gaza

En bref. Cette page rend compte de l’emploi, par l’armée israélienne, d’outils informatiques d’aide au ciblage pendant la guerre à Gaza. Tout ce qui suit est attribué à un émetteur nommé et daté. Le socle documentaire est une enquête de presse identifiée : les témoignages de six officiers du renseignement israélien recueillis par le journaliste Yuval Abraham pour +972 Magazine et Local Call, partagés en exclusivité avec The Guardian et publiés le 3 avril 2024 par Bethan McKernan et Harry Davies. Tsahal a répondu publiquement le même jour et conteste ces récits, y compris dans leur principe. Les deux versions sont rapportées ci-dessous.

D’où viennent les faits de cette page #

Le point de départ est une analyse publiée le 9 janvier 2025 par la Georgetown Security Studies Review, sous le titre « The Dehumanization of ISR: Israel’s Use of Artificial Intelligence In Warfare ». Il s’agit d’un texte d’analyse dont la revue précise, en pied d’article, que les vues exprimées sont celles de son auteur : ce n’est ni un rapport d’enquête original, ni une position institutionnelle.

Cette analyse ne produit aucun fait de première main. Elle s’appuie sur le travail journalistique cité plus haut. C’est donc à ce travail, et aux réponses qui lui ont été faites, que les affirmations doivent être rapportées : c’est ce que fait cette page.

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Trois outils distincts, et ce que chacun fait #

Les récits publiés distinguent trois dispositifs, qu’il ne faut pas confondre :

• Gospel — un système d’aide à la décision qui recommande des bâtiments et des structures comme cibles. Il a été décrit par The Guardian le 1er décembre 2023 (Harry Davies, Bethan McKernan, Dan Sabbagh).
• Lavender — une base de données assistée par IA portant sur des personnes, développée selon The Guardian par l’unité 8200, division d’élite du renseignement militaire israélien. Elle sert d’outil de recommandation de cibles.
• Where’s Daddy? — un dispositif de suivi qui signale le moment où une personne surveillée rentre à son domicile. Un responsable israélien cité par +972 Magazine décrit des frappes menées à ce moment-là.

Un point est explicitement reconnu par les journalistes eux-mêmes : les données d’entraînement de Lavender et la manière dont l’algorithme parvient à ses conclusions ne figurent pas dans les comptes rendus publiés. Aucune description technique publique n’existe donc à ce jour.

Les chiffres, avec le cadre exact qui les rend lisibles #

37 000. Selon quatre des six sources, Lavender a listé à un moment du début de la guerre jusqu’à 37 000 hommes palestiniens que le système reliait au Hamas ou au Djihad islamique palestinien. Ce nombre décrit un état de la base à un instant donné. Ce n’est ni un cumul, ni une liste de cibles validées, ni un décompte de frappes.

90 % — et non « un taux d’erreur élevé ». Toujours selon ces sources, l’unité 8200 a procédé à un échantillonnage aléatoire et à un recoupement des prédictions de Lavender, et en a conclu un taux d’exactitude de 90 %, ce qui l’a conduite à approuver un usage étendu de l’outil. Le « taux d’erreur de 10 % » que reprennent plusieurs commentaires n’est que le complément arithmétique de cette mesure : il porte sur un échantillon contrôlé en interne, pas sur une évaluation indépendante.

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20 secondes. Un utilisateur de Lavender a décrit à The Guardian le temps qu’il consacrait à chaque cible avant validation. C’est la citation la plus précise du dossier, et la voici mot pour mot.

« J’investissais 20 secondes pour chaque cible à ce stade, et j’en traitais des dizaines chaque jour. Je n’avais aucune valeur ajoutée en tant qu’être humain, à part servir de tampon d’approbation. Cela faisait gagner beaucoup de temps. »

Un utilisateur de Lavender, cité par The Guardian, 3 avril 2024. Original : « I would invest 20 seconds for each target at this stage, and do dozens of them every day. I had zero added-value as a human, apart from being a stamp of approval. It saved a lot of time. » (traduction de la rédaction).

Les plafonds de victimes civiles pré-autorisées : plusieurs valeurs, aucune règle unique. C’est le point le plus souvent déformé. Les témoignages ne donnent pas un seuil, ils en donnent plusieurs, et ils précisent que le ratio variait dans le temps et selon l’ancienneté de la cible : deux sources déclarent avoir été autorisées, durant les premières semaines de la guerre, à tuer 15 ou 20 civils lors de frappes visant des combattants subalternes ; selon +972 Magazine et Local Call, plus de 100 civils étaient jugés admissibles pour des frappes visant de hauts responsables du Hamas. Les sources indiquent par ailleurs que ces frappes étaient le plus souvent menées avec des munitions non guidées. Aucune de ces valeurs ne peut être présentée comme « la » règle : ce sont des déclarations de témoins, divergentes entre elles, et contestées.

Ce que répond Tsahal #

L’armée israélienne a publié une réponse écrite le 3 avril 2024, reproduite intégralement par The Guardian. Elle conteste les récits sur le fond, et pas seulement dans le détail. Trois points, verbatim :

• « Contrary to claims, the IDF does not use an artificial intelligence system that identifies terrorist operatives or tries to predict whether a person is a terrorist. » — contrairement à ce qui est affirmé, l’armée n’utilise pas de système d’intelligence artificielle qui identifie des combattants ou cherche à prédire si une personne en est un.
• « The “system” your questions refer to is not a system, but simply a database whose purpose is to cross-reference intelligence sources… This is not a list of confirmed military operatives eligible to attack. » — ce que les questions appellent un « système » est une base de données de recoupement, et non une liste de cibles validées.
• « The IDF outright rejects the claim regarding any policy to kill tens of thousands of people in their homes. » — l’armée rejette catégoriquement l’existence de toute politique consistant à tuer des dizaines de milliers de personnes à leur domicile.

Le même texte indique que les procédures imposent, pour chaque cible, une évaluation individuelle de l’avantage militaire attendu et des dommages collatéraux escomptés, que ces évaluations ne sont pas faites de manière catégorielle, et qu’une frappe n’est pas conduite lorsque les dommages attendus sont excessifs au regard de l’avantage militaire.

Cette réponse était disponible dès la publication de l’enquête. Une page qui expose les témoignages sans l’exposer ne rend pas compte de l’état réel du dossier.

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Ce que cette page ne dit pas, et pourquoi #

• Aucun bilan humain n’est publié ici. Les décomptes de victimes de ce conflit varient selon l’émetteur et la date, et ils ont continué d’évoluer depuis. Un bilan ne vaut qu’attribué à qui le publie et daté du jour où il le publie ; il doit être relevé auprès de son émetteur, pas repris ici.
• Aucune qualification juridique n’est prononcée. Dire d’un fait qu’il constitue une infraction relève d’une instance qui l’a jugé, avec une décision et une date. Cette page ne se substitue à aucune.
• Aucun lien de cause à effet n’est affirmé entre ces outils et l’équilibre régional. L’analyse de la Georgetown Security Studies Review pose elle-même cette réserve : elle écrit qu’il est à peu près impossible d’isoler l’effet direct de ces capacités sur le rapport de force régional. Elle formule une hypothèse conditionnelle, portant sur l’Iran, et non un fait établi. La version antérieure de cette page présentait cette hypothèse comme une conséquence acquise et l’étendait au Hezbollah : cette extension ne figurait dans aucune source et a été retirée.
• La « Political Declaration on Responsible Military Use of Artificial Intelligence and Autonomy » est un texte réel, publié par le département d’État des États-Unis, vérifié sur state.gov le 2 septembre 2026. C’est un engagement politique non contraignant, formulé au nom d’« États endosseurs ». La liste officielle de ces États n’a pas pu être relevée auprès de l’émetteur lors de ce contrôle : cette page n’affirme donc rien sur la position d’un État donné à son égard.

Où en est le dossier au 2 septembre 2026 #

Deux développements postérieurs à la première version de cette page, chacun daté et attribué :

• Le 6 août 2025, The Guardian a publié « ‘A million calls an hour’: Israel relying on Microsoft cloud for expansive surveillance of Palestinians » (Harry Davies et Yuval Abraham). Le 15 août 2025, le même titre rapportait que Microsoft avait ouvert une enquête externe qualifiée d’urgente sur ces allégations.
• Le 25 juin 2026, la conférence ACM FAccT (Montréal) a publié un article de recherche évalué par les pairs consacré à ce dossier : Rainer Rehak et Taylor Kate Woodcock, « Automating civilian harm: On Israel’s use of the AI-enabled targeting system Lavender in Gaza and International Humanitarian Law », actes de la conférence, p. 4885-4898 (DOI 10.1145/3805689.3812357).

Note de transparence #

Page publiée le 10 janvier 2025, entièrement revérifiée et réécrite le 2 septembre 2026. Ce qui a été retiré de la version d’origine, et pourquoi :

• Une phrase présentée entre guillemets, en exergue, sur les frappes « chirurgicales », sans aucun locuteur : elle ne correspondait à aucune déclaration. C’était une reformulation du commentaire de l’auteur de l’analyse, présentée comme une citation. Elle a été remplacée par une citation réelle, retrouvée mot pour mot chez son émetteur et attribuée.
• La mention du Hezbollah et l’affirmation selon laquelle le recours à ces technologies pousserait à un armement nucléaire : absentes des sources, retirées.
• La formule « taux d’erreur élevé », qui remplaçait un chiffre précis par un jugement, et l’affirmation que les décisions de bombardement reposeraient « souvent » sur des analyses erronées, qui durcissait la source.
• Ont été ajoutés : le nom des trois outils et leur fonction respective, la mesure d’exactitude de 90 % et son cadre, la variabilité des seuils rapportés, la réponse intégrale de Tsahal, et l’identification des journalistes et des titres qui ont produit l’enquête.