Cette information correspond à des annonces récentes de chercheurs chinois qui ont présenté un système d’IA embarquée, destiné à des missiles air-air, qui utilise l’imagerie infrarouge/thermique pour reconnaître les signatures de chaleur de « cibles simulant » des F‑22 et F‑35, avec des taux de réussite annoncés autour de 90% (et jusqu’à 97,1% sur certains jeux de tests en laboratoire).

Ces travaux menés par des chercheurs du Beijing Institute of Technology et de la China Airborne Missile Academy ont été présentés mi‑août 2026.

Le principe de cet Intelligence Artificielle (IA) analyse les images infrarouges d’un capteur embarqué sur le missile pour identifier la signature thermique de l’aéronef (chaleur moteur + échauffement cinétique de la structure) et la distinguer de sources parasites comme les leurres infrarouges (flares).

Suite à divers tests les performances annoncées seraient de 97,1% de précision de classification sur un premier jeu d’images infrarouges et environ 90% de taux de reconnaissance sur des cibles simulées spécifiquement calibrées pour ressembler à des F‑22/F‑35.

Sur un matériel dédié (accélérateur IA embarqué), les tests rapportent 96,4% de précision, avec un temps d’inférence d’environ 1,5 ms par image et une consommation d’environ 2,2 W.

Les chercheurs insistent tous sur le fait que ces chiffres proviennent d’essais en laboratoire, sur cibles simulées / maquettes et imagerie contrôlée, et non de démonstrations opérationnelles contre des F‑22 ou F‑35 réels en vol de combat.

Cela signifie notamment que la distance de détection, les conditions météo (nuages, humidité), les angles de vue, les manœuvres rapides et l’usage de contre‑mesures plus sophistiquées ne sont pas validés publiquement, et que les chercheurs disent que « la chaleur moteur et l’échauffement aérodynamique sont des signaux continus, donc les flares seuls peuvent ne pas suffire à échapper complètement » reste une affirmation de conception, pas une preuve de performance en duel réel.

Implications pour la furtivité

Techniquement, cela s’inscrit dans une tendance connue : la furtivité radar (faible SER) ne supprime pas la signature infrarouge, surtout au niveau des tuyères et du sillage chaud. Une IA embarquée peut potentiellement discriminer un avion d’un leurre thermique grâce à des motifs spatio‑temporels dans l’image IR et renforcer la robustesse des seekers IR face aux contre‑mesures classiques, en combinant forme, évolution temporelle et contexte de la scène.

Mais, encore une fois, les annonces chinoises ne démontrent pas que des missiles opérationnels peuvent identifier et engager de façon fiable des F‑22/F‑35 en conditions réelles avec ces taux de réussite.

L’information est fondée sur des publications/annonces récentes sur une IA chinoise, embarquée sur des missiles qui aurait atteint 90% (jusqu’à 97,1%) de précision pour identifier des signatures thermiques de cibles simulant des F‑22/F‑35, en laboratoire.

Cela représente néanmoins une évolution sérieuse dans la course entre furtivité et détection IR, mais ce n’est pas une preuve que les F‑22/F‑35 sont désormais « facilement traçables » en opération ; la validation en conditions réelles reste inconnue et probablement classifiée.

L'observation infrarouge existe déjà sur les chasseurs modernes

Cette technologie équipe déjà plusieurs appareils de combat modernes. Le Rafale, le Su-35 et le F-35 emportent des équipements passifs d’observation permettant de surveiller leur environnement sans émettre de signal.