Fusion de capteurs par l’IA fiable pour des missions réelles

Étapes à suivre :

Étape 1 : lisez ce défi
Étape 2 : lisez l’appel de propositions : Voir la section « Détails de l’offre ».
Étape 3 : proposez votre solution ici : https://defence-innovation-portal.my.site.com/
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Financement maximal et période d’exécution

Ce défi pourrait donner lieu à de multiples contrats.

Le financement contractuel maximal individuel offert dans le cadre de la composante 1a (NMT 1 à 3) est de 250 000 $CAN (excluant les taxes applicables) pour une période d’exécution maximale de 6 mois.

Le financement contractuel maximal individuel offert dans le cadre de la composante 1b (NMT 4 et 5) est de 1 500 000 $CAN (excluant les taxes applicables) pour une période d’exécution maximale de 12 mois.

Le financement contractuel maximal individuel offert dans le cadre de la composante 2 (NMT 6 à 9) est de 5 000 000 $CAN (excluant les taxes applicables). La période d’exécution seront déterminés au moment de négocier le contrat.

Le financement contractuel maximal individuel et la période d’exécution maximale offert dans le cadre de la composante 3 sera déterminés par le Canada au moment de négocier le contrat.

Le fait de divulguer l’estimation du financement disponible n’engage aucunement le Canada à payer cette somme.
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Détails du défi

Titre du défi : W7714-248676/014 – Fusion de capteurs par l’IA fiable pour des missions réelles

Les Forces armées canadiennes et le ministère de la Défense nationale (MDN/FAC) recherchent des solutions innovantes en matière d'intelligence artificielle (IA) qui intègrent la conformité dès la conception dans les flux de travail de fusion multisensorielle et multi-domaines. L'objectif est de développer un moteur de conformité de fusion (FCE) modulaire qui applique automatiquement les règles de classification, les contraintes juridiques et le respect des politiques en temps réel lors de l'agrégation et de l'analyse des données.

Historique et contexte

Lorsque les données provenant de différents capteurs — systèmes aériens sans pilote (UAS), capteurs acoustiques distribués, récepteurs SIGINT (renseignement d'origine électromagnétique), plateformes EO/IR (électro-optiques/infrarouges) et radars — et issues de multiples domaines de classification sont combinées, une seule erreur peut compromettre les sources, les méthodes ou les opérations. Aujourd'hui, la conformité est assurée par des examens manuels et des listes de contrôle procédurales qui ne peuvent pas suivre le rythme du volume et de la vitesse de la fusion de données moderne basée sur l'IA.

Le MDN/CAF a besoin d'une couche de conformité automatisée qui s'intercale entre la collecte brute des données des capteurs et le pipeline d'analyse de fusion. Cette couche doit agir comme un contrôleur respectueux des politiques : elle doit étiqueter, filtrer et acheminer les données en fonction des marquages de classification et des autorisations opérationnelles de diffusion, le tout sans introduire de latence susceptible de nuire à la prise de décision tactique.

Ce projet s'inscrit en lien direct avec le plan de campagne numérique des Forces armées canadiennes (FAC), la stratégie du MDN et des FAC en matière d'intelligence artificielle, les priorités de modernisation du NORAD (Commandement de la défense aérospatiale de l'Amérique du Nord) et le mandat des Forces cyber. Une FCE réussie constituera un élément réutilisable pour tous les futurs systèmes de fusion, qu'il s'agisse de la surveillance de l'Arctique ou des centres d'interopérabilité des coalitions.

Bien que les pays alliés disposent de technologies de conformité et de marquage des données, le Canada ne dispose pas actuellement d'un moteur de conformité souverain, développé et contrôlé par le Canada, destiné à la fusion multi-domaine. Ce défi vise à renforcer les capacités industrielles et la propriété intellectuelle du Canada dans le domaine d'une technologie habilitante essentielle.

Le MDN et les FAC organisent ce défi afin d'observer les progrès réalisés dans le domaine de l'intelligence artificielle pour résoudre ce problème.
Voici quelques exemples d'applications, sans que cette liste soit exhaustive :

Fusion interarmées des données ISR: application automatisée des règles de classification lors de la combinaison de données SIGINT, d'images EO/IR et de signaux radar. Le système FCE associe à chaque élément de données des métadonnées de provenance, empêche les fusions non autorisées entre domaines et génère une piste d'audit.

Maîtrise du domaine maritime: contrôles de conformité lors de la détection d'anomalies à l'aide de plusieurs capteurs.
Milieu tactique démonté: couche de conformité modulaire déployée sur un ordinateur portable (par exemple, un ordinateur portable renforcé ou un serveur de périphérie) qui assure la séparation des niveaux de classification pour les réseaux de capteurs portables opérant dans des environnements hostiles ou difficiles.

Le MDN et les FAC ne fourniront aucune donnée (classifiée, non classifiée, opérationnelle, synthétique ou représentative) destinée à l'entraînement, au réglage fin ou à la validation de modèles d'IA. La participation à ce défi suppose que les innovateurs possèdent une expertise suffisante dans le domaine des capteurs pour générer ou se procurer de manière autonome les ensembles de données appropriés au développement et à l'évaluation des modèles.

Résultats essentiels

Les solutions proposées doivent répondre aux critères suivants:

• Développer un composant modulaire basé sur l'IA qui applique automatiquement les règles de classification et les contraintes de politique lors d'opérations de fusion de données multisensorielles (au moins deux capteurs).
• Appliquer des contrôles de mise en conformité basés sur des définitions de politiques lisibles par machine dans les domaines suivants :
• Plusieurs types de capteurs (au moins deux)
• Domaines de sécurité (au moins la sécurité réseau)
• Niveaux de classification (au moins le niveau « Protégé B »)
• Effectuer des contrôles de conformité et mettre en œuvre des mesures coercitives de manière automatisée lors de l'ingestion et du traitement de fusion des données, sans nécessiter de validation humaine pour les conditions de politique prédéfinies.
• Générer et conserver des enregistrements de provenance pour toutes les données ingérées dans le pipeline de fusion et produites par celui-ci, y compris l'identification des capteurs sources, les marquages de classification, les horodatages et le domaine d'origine.
• Générer des journaux d'audit documentant les règles de politique appliquées lors du traitement de fusion, les mesures d'application prises (par exemple, autorisation, restriction, déclassement, séparation) et les décisions de conformité qui en découlent.
• Générer des enregistrements d'audit permettant de retracer le parcours des données depuis leur ingestion initiale jusqu'à la sortie de la fusion, et pouvant être exportés à des fins de contrôle de conformité, d'analyse judiciaire ou d'activités d'accréditation.

Résultats souhaités

Les solutions proposées doivent inclure des fonctionnalités et des aspects tels que, sans s’y limiter, les éléments suivants :

• Application en temps réel de la conformité sur plusieurs modalités de capteurs (au moins deux) et niveaux de classification, avec des performances adaptées à la prise de décision tactique.
• Cadre de politiques adaptable permettant de mettre à jour ou de reconfigurer les règles de conformité (par exemple, guides de classification, autorisations de diffusion, restrictions spécifiques à la coalition) sans redémarrage du système, afin de faciliter la transition rapide entre différents contextes opérationnels.
• Intégration des contraintes de taille, de poids et de puissance (SWaP) ainsi que des limites de calcul dans les pipelines de fusion pour un déploiement en périphérie, tout en garantissant le maintien de l'application de la conformité.
• Mécanismes d'explicabilité et de confiance des opérateurs, comprenant des décisions de conformité lisibles par l'humain et des capacités de contournement contrôlées assorties de garanties appropriées en matière de responsabilité.