Defensie-AI: Dassault Aviation en Thales zetten in op cortAIx

Een strategische investering in gecontroleerde gevechts-AI

De twee grootste Franse defensie-elektronica giganten, Dassault Aviation en Thales, bundelen hun krachten rondom de cortAIx-versneller. Hun missie? Het luchtgevecht hertekenen voor een tijdperk waarin algoritmes en sensoroverbelasting de dienst uitmaken.

Dassault en Thales hebben een strategisch partnerschap aangekondigd via cortAIx om wat zij "gecontroleerde en toezichthoudende" kunstmatige intelligentie voor luchtgevechten te ontwikkelen. Die woordkeuze doet ertoe. Ze beloven geen moordrobots, maar slimmere cockpits.

Het project richt zich op toekomstige Franse defensiesystemen: Rafale-gevechtsvliegtuigen, gevechtsdrones en command-and-control platforms. Al deze systemen genereren enorme hoeveelheden gegevens. De ambitie is om die data in realtime bruikbaar te maken, zonder de uiteindelijke beslissing aan een machine over te laten.

In de kern van cortAIx schuilt een simpel concept: AI moet menselijk oordeelsvermogen scherpen, niet vervangen.

Het partnerschap is ontworpen om te voldoen aan de AI-wet van de EU, die strikte regels stelt voor hoog-risico AI-systemen, waaronder systemen in defensie. Dat betekent traceerbare algoritmes, menselijk toezicht en een duidelijke verantwoordelijkheidsstructuur wanneer zaken misgaan.

Van sensoroverbelasting naar tactische helderheid

Moderne gevechtsvliegtuigen en drones zijn uitgerust met radars, infraroodsensoren, elektronische oorlogsvoeringsuitrusting, communicatieverbindingen en meer. Elk systeem streamt data. Piloten en operators worstelen om die stromen om te zetten in een samenhangend beeld voordat ze keuzes maken die over leven en dood gaan.

CortAIx wil dat knelpunt aanpakken. De AI-bouwstenen ontwikkeld binnen het programma moeten:

• Data van meerdere sensoren verspreid over verschillende vliegtuigen of drones samensmelten
• Binnen seconden een enkele, bijgewerkte momentopname van het slagveld construeren
• Bedreigingen, hiaten en kansen benadrukken die mensen mogelijk missen
• Tactische manoeuvres en wapenkeuzes voorstellen voor elk platform
• Missies plannen vóór het opstijgen en ze tijdens de vlucht herplannen

Het concept past bij een verschuiving in luchtoorlogvoering. Luchtgevechten zijn nu van nature samenwerkend. Rafales, drones, airborne waarschuwingsvliegtuigen en grondcommandocentra zien allemaal verschillende delen van het gevecht. AI wordt de lijm die deze stukken op elkaar afgestemd houdt.

In plaats van een eenzame piloot die met schermen jongleert, lijkt de cortAIx-visie meer op een gedistribueerd team waar AI fungeert als de altijd aanwezige tactische assistent.

Hoe Frankrijk zich positioneert tegenover de VS, China en het VK

Deze Frans-Franse zet vindt plaats midden in een snel escalerende wereldwijde race. In de Verenigde Staten zijn de "collaborative combat aircraft" (CCA) programma's erop gericht zeer autonome drones in te zetten die naast bemande jagers vliegen. Silicon Valley-reuzen zijn zwaar betrokken en brengen cloudplatforms en geavanceerd machinaal leren naar het Pentagon.

China duwt hard op dronezwermen en agressieve automatisering, met beperkte zichtbaarheid over de waarborgen of commandoketens die in die systemen worden ingebouwd. Westerse planners vrezen dat Peking mogelijk bereidwilliger is om algoritmes dodelijke beslissingen te laten nemen met minder beperkingen.

Het Verenigd Koninkrijk, Japan en Italië volgen hun eigen pad binnen het Global Combat Air Programme (GCAP), dat AI centraal stelt in een volgende generatie gevechtssysteem gecentreerd rond de Tempest-jager. Ook daar zal software even beslissend zijn als vliegtuigcellen.

Frankrijk is niet van plan aan de zijlijn te blijven. Met Dassault's expertise in gevechtsvliegtuigen en Thales' dominantie in radars, elektronische oorlogsvoering en avionica, heeft Parijs de industriële basis om competitieve defensie-AI te bouwen in plaats van te importeren.

De echte wedstrijd gaat niet alleen over vliegtuigen; het gaat erom wie de softwarestack controleert die ze zal laten draaien.

CortAIx en de Europese kwestie

Onder de technische beloften ligt een groter strategisch debat: moet Europa zijn eigen end-to-end gevechts-AI-stack bouwen, of sterk leunen op Amerikaanse technologie?

Veel Europese luchtmachten neigen naar Amerikaanse apparatuur en software vanwege NAVO-interoperabiliteit en langdurige banden met Amerikaanse leveranciers. Industriële druk speelt ook een rol, aangezien Amerikaanse bedrijven hun systemen als de facto standaarden willen vastleggen.

Het cortAIx-partnerschap fungeert als een politiek signaal: Frankrijk wil een autonome Europese optie, niet alleen een gebruikerslicentie voor buitenlandse algoritmes. Of partners in toekomstige programma's, zoals het Frans-Duits-Spaanse Future Combat Air System (SCAF/FCAS), volledig die aanpak zullen omarmen, is nog een open vraag.

Hoe "mens in de lus" er in de praktijk uit zou kunnen zien

Franse functionarissen en industrieleiders benadrukken herhaaldelijk dat mensen de leiding zullen houden. Die zin kan vaag klinken, dus verschillende concrete scenario's helpen te tonen wat cortAIx zou kunnen doen:

Realtime bedreigingssortatie voor Rafale-bemanningen

Stel je een Rafale-patrouille voor die betwist luchtruim binnenkomt. Meerdere radars pikken vliegtuigen, grond-luchtraketten en lokvogels op. Elektronische oorlogssensoren detecteren storing. Communicaties dragen gefragmenteerde data van geallieerde middelen.

In plaats van een ruw onoverzichtelijk display, zou op cortAIx gebaseerde software bedreigingen kunnen prioriteren, contacten groeperen en vijandig gedrag voorspellen. De piloot zou een vereenvoudigd beeld zien: "hier zijn de drie waarschijnlijkste raketwerpers, hier is de veiligste route, hier is een aanbevolen formatiewijziging." De piloot behoudt de autoriteit om suggesties te accepteren of te negeren.

Drone-vleugelmannen met beperkte autonomie

In een ander scenario bestuurt een bemand toestel verschillende onbemande "loyale vleugelmannen" drones. CortAIx-stijl AI zou die drones autonoom formatie kunnen laten behouden, sensordata delen en basis-ontwijkende manoeuvres uitvoeren binnen strikte regels.

Ze zouden wapengebruik niet zelf autoriseren. In plaats daarvan keurt de bemanning in het leidende vliegtuig, of een externe menselijke controller, doelbetrokkenheid goed op basis van AI-gegenereerde beoordelingen. Het systeem assisteert maar initieert geen dodelijke actie.

Waarom "made in Europe" AI ertoe doet voor defensie

AI in Europa bouwen gaat niet alleen over banen of industriële trots. Het beïnvloedt juridische, ethische en operationele controle.

• Datasoevereiniteit: Training van gevechts-AI vereist hoogst gevoelige operationele gegevens. Die data op Europese infrastructuur houden vermindert blootstelling aan buitenlandse juridische eisen of spionage.
• Uitlegbaarheid: Europese toezichthouders eisen steeds vaker AI die geaudit kan worden. Defensieklanten willen ook begrijpen waarom een algoritme een doel of route heeft gemarkeerd, vooral bij onderzoeken na een incident.
• Aangepaste doctrine: Franse en Europese regels voor engagement verschillen van Amerikaanse of Chinese praktijk. Lokaal ontwikkelde AI kan deze doctrines vanaf het begin inbedden in plaats van buitenlandse code aan te passen.

Een Europese gevechts-AI-stack geeft staten meer controle over de ethiek, de data en de upgradepaden van hun wapensystemen.

Risico's, waarborgen en wat er mis kan gaan

AI in luchtgevechten brengt grote risico's met zich mee naast de belofte. Overmatig vertrouwen is er één. Bemanningen kunnen te zwaar leunen op AI-aanbevelingen, vooral onder stress. Als training en procedures slecht zijn, kunnen ze een suggestie accepteren die past bij het model van de software maar niet bij de werkelijke situatie.

Een ander risico ligt in vijandelijke tactieken. Vijandelijke troepen zullen bestuderen hoe AI-systemen reageren en proberen sensoren te vervalsen of misleidende data in netwerken te voeden. Robuustheid tegen dergelijke manipulatie wordt net zo cruciaal als pure algoritmische prestaties.

Er is ook een politiek risico. Zodra luchtmachten voordelen zien van begeleid AI, zal de verleiding groeien om richting meer autonomie te bewegen, vooral bij het confronteren van tegenstanders die minder beperkt lijken. Wrijving tussen juridische kaders, ethische zorgen en operationele eisen is waarschijnlijk.

Sleutelbegrippen achter cortAIx-stijl defensie-AI

Drie technische noties helpen het cortAIx-initiatief te begrijpen zonder te verdwalen in jargon:

• Sensorfusie: Methoden die radarsporen, infraroodbeelden, radiosignalen en andere inputs combineren tot een uniform, helderder beeld. Dit vermindert tegenstrijdigheden tussen sensoren.
• Collaboratief gevecht: Een doctrine waarbij verschillende bemande en onbemande platforms constant data uitwisselen, zodat het "team" als één organisme vecht in plaats van als afzonderlijke vliegtuigen.
• Mens-op-de-lus: Een controlemodel waarin mensen AI-systemen begeleiden die binnen vooraf ingestelde grenzen kunnen handelen, met de macht om snel in te grijpen of ze uit te schakelen.

Naarmate cortAIx vordert, zullen deze concepten waarschijnlijk doorsijpelen in trainingsprogramma's voor piloten, drone-operators en commandanten. Het beheersen van de mens-machine relatie kan net zo cruciaal worden als het beheersen van traditionele vliegmanoeuvres.

Vooralsnog hebben Dassault en Thales een duidelijke richting ingezet: snelle, data-gedreven assistentie voor vliegtuigbemanningen, gebouwd in Europa en omkaderd door Europese regels. De snelheid waarmee ze die ambitie kunnen vertalen naar ingezette software op Rafales, drones en commandoposten zal tonen of Frankrijk de opkomende normen van AI-aangedreven luchtgevecht kan vormgeven, of dat het zich zal moeten aanpassen aan elders vastgestelde standaarden.