Tsahal déploie le système d'IA Yanai en Judée et en Samarie pour renforcer la sécurité
Tsahal déploie le système d'intelligence artificielle 'Yanai' en Judée et en Samarie pour optimiser la détection des menaces, filtrer le bruit opérationnel et accélérer les interventions.

L'armée de défense d'Israël (Tsahal) a introduit un nouveau système basé sur l'intelligence artificielle, baptisé « Yanai », dans le secteur de la Judée et de la Samarie. Ce dispositif vise à améliorer la détection des menaces en temps réel et à réduire les délais d'intervention.
Une intelligence artificielle pour la défense des frontières
Développé en interne par le Corps de défense des frontières, le système Yanai fusionne les données provenant de divers capteurs de la région, notamment des caméras, des dispositifs thermiques, des radars et des drones, pour les centraliser en une seule image opérationnelle. Grâce à la vision par ordinateur et à l'IA, le système détecte les mouvements anormaux et déclenche des alertes instantanées.
Lorsqu'une menace est repérée, telle que la pose d'engins explosifs, des jets de pierres ou des tentatives d'infiltration, le système traduit ces informations en coordonnées géographiques précises et les transmet directement aux combattants et aux véhicules de patrouille. Cela permet de raccourcir considérablement le délai entre l'identification du danger et l'intervention sur place.
Le système nous aide à filtrer le bruit et à orienter l'attention de la vigie vers ce qui nécessite réellement son attention, a déclaré un responsable militaire.
Adapté aux environnements urbains complexes
Le dispositif a été spécialement conçu pour répondre aux caractéristiques de la Judée et de la Samarie, un espace urbain dense et complexe. Initialement testé il y a un an dans la brigade régionale d'Ephraim, Yanai est désormais étendu à l'ensemble des centres de commandement de la région.
L'un des principaux défis du secteur réside dans les mouvements de routine qui génèrent de fausses alertes. Le système permet de filtrer ces interférences pour alléger la charge cognitive des observatrices tout en assurant un archivage numérique précis pour les analyses ultérieures.

