In environments where an error of a few hundred milliseconds can lead to serious consequences—armed forces, aviation, maritime operations, civil security, and space operations—decision-making stability is a critical determinant of both performance and safety.
The fundamental challenge lies in individual variability: an operator who performs well under standard conditions may experience a collapse of decision thresholds under stress, overload, or fatigue.

Being able to objectively measure baseline decision-making, its specific vulnerabilities, and how it evolves under different conditions thus becomes essential to anticipate risks, personalize training, and optimize operational resilience.

Beyond diagnosis, developing tools capable of measuring baseline threshold drift in operational settings—“in real time and in real environments”—is today a major and priority operational challenge.

Recent developments in operational theaters are transforming the very nature of cognitive work. The proliferation of systems, sensors, and interfaces places soldiers in situations where information load increases faster than their information-processing capacity.

Current thinking in defense research programs converges on four key observations:

• Humans remain the central decision-makers: even in autonomous or semi-autonomous systems, strategic and tactical decisions rely on the operator.
• The human-AI loop requires reliable measures of cognitive state: trusted AI, optimized assistance, risk mitigation, and dynamic autonomy management.
• Cognitive overload is now recognized as an operational risk: it increases decision latency, reduces inhibition, and impairs priority evaluation.
• Armed forces need mechanistic indicators to link performance, fatigue, stress, and decision-making effectiveness in real-world conditions.

According to Billing et al. (2021), cognitive demand will dominate nearly all tactical tasks by 2040. Military professions are therefore gradually shifting toward roles requiring advanced cognitive expertise.

II. MindPulse : un outil de mesure scientifique et innovant des capacités décisionnelles

MindPulse est un test neurocognitif numérique fondé sur deux piliers majeurs des neurosciences cognitives : le modèle de Posner (composantes de l’attention) et le modèle de Diffusion de la Décision (DDM), décrivant les mécanismes d’accumulation de l’information et la dynamique des seuils décisionnels.

En 15 minutes, l’outil fournit 16 indicateurs quantifiant la vigilance, les fonctions exécutives, la vitesse de traitement et l’adaptation à la difficulté. Les mesures sont obtenues à la milliseconde près via une tâche de catégorisation dont la difficulté augmente progressivement. MindPulse permet d’identifier précisément l’état d’alerte, la vitesse psychomotrice, la vitesse exécutive, la variabilité intra-individuelle, la stabilité des seuils décisionnels, les ajustements face à la difficulté et une mesure objective de l’impact émotionnel via la « Réaction à la difficulté ».

II. MindPulse : un outil de mesure scientifique et innovant des capacités décisionnelles

MindPulse est un test neurocognitif numérique fondé sur deux piliers majeurs des neurosciences cognitives : le modèle de Posner (composantes de l’attention) et le modèle de Diffusion de la Décision (DDM), décrivant les mécanismes d’accumulation de l’information et la dynamique des seuils décisionnels.

En 15 minutes, l’outil fournit 16 indicateurs quantifiant la vigilance, les fonctions exécutives, la vitesse de traitement et l’adaptation à la difficulté. Les mesures sont obtenues à la milliseconde près via une tâche de catégorisation dont la difficulté augmente progressivement. MindPulse permet d’identifier précisément l’état d’alerte, la vitesse psychomotrice, la vitesse exécutive, la variabilité intra-individuelle, la stabilité des seuils décisionnels, les ajustements face à la difficulté et une mesure objective de l’impact émotionnel via la « Réaction à la difficulté ».

MindPulse se distingue comme le premier outil opérationnel d’évaluation de la prise de décision à intégrer des mesures permettant de quantifier objectivement le lien entre état émotionnel et efficacité cognitive. Là où les tests classiques isolent les fonctions exécutives de leur contexte affectif, MindPulse capture l’interaction entre ces deux sphères. Cette approche permet de détecter si une baisse de performance est due à une simple fatigue des réseaux attentionnels ou à une désorganisation liée à la pression émotionnelle.

Pour les armées, cette distinction est capitale : elle permet de différencier le soldat épuisé physiquement du soldat dont les capacités de jugement sont altérées par un choc ou un stress intense.

L’innovation de MindPulse repose notamment sur son indice breveté de Réaction à la Difficulté (RD). Cet indicateur est directement corrélé à l’état émotionnel du sujet et à sa capacité d’ajustement face à l’incertitude. En mesurant la variation des performances lorsque la tâche se complexifie, l’indice RD permet de voir si le sujet maintient une stratégie cohérente ou s’il bascule dans une réponse inadaptée.

Un score RD élevé signale un sur-ralentissement du sujet lié à sa perception de la difficulté de la tâche, tandis qu’une chute brutale de l’indice révèle au contraire une accélération de la décision (impulsivité) souvent le signe d’une vulnérabilité émotionnelle qui impacte la prise de décision, même chez des sujets dont les capacités de base semblent intactes.

Les travaux de Suarez et al. (2021) ont validé scientifiquement cette dimension en démontrant une corrélation significative entre l’indice RD et l’échelle HAD (Hospital Anxiety and Depression scale). Fait remarquable, cette étude précise que l’indice RD est spécifiquement lié à la composante
« Depression » de l’échelle, et non à sa composante « Anxiété ». Ce résultat suggère une relation profonde entre cet indice de fonction cérébrale et l’état émotionnel de fond du sujet, offrant ainsi un marqueur objectif de la baisse d’adaptabilité émotionnelle là où les outils déclaratifs classiques peuvent manquer de précision.

Ce résultat constitue un levier stratégique majeur pour l’institution militaire, car il permet de passer d’une gestion du stress ponctuel à une véritable surveillance de la santé cognitive et morale à long terme. En démontrant que l’indice RD est corrélé à la composante « Dépression » de l’échelle HAD plutôt qu’à l’anxiété de trait, l’étude de Suarez et al. (2021) prouve que MindPulse identifie une altération profonde de la structure décisionnelle, caractéristique de l’épuisement opérationnel ou du « burn-out » de combat.

Pour le commandement, cet apport est décisif : il offre un outil de mesure objectif capable de détecter des signaux faibles de décompensation morale là où le soldat, par culture de la résilience ou déni, pourrait masquer son état lors d’entretiens classiques. En situation de haute intensité, savoir distinguer un combattant simplement stressé par l’action d’un opérateur dont les capacités d’ajustement sont durablement dégradées par l’épuisement profond devient un impératif de sécurité. Cela garantit non seulement la fiabilité de la boucle décisionnelle sous le feu, mais permet également une prise en charge précoce pour prévenir les syndromes de stress post-traumatique (SSPT) et préserver durablement le capital humain des unités.

L’utilisation des indices du DDM au sein de MindPulse apporte une profondeur d’analyse inédite pour comprendre le « comment » de l’influence émotionnelle à travers trois paramètres clés :

• Le seuil décisionnel ou Boundary (B) : il quantifie le niveau de prudence de l’opérateur. Ce paramètre permet de mesurer si l’émotion pousse le sujet vers une impulsivité accrue (réduction du seuil) ou, au contraire, vers une inhibition excessive (élargissement du seuil). Les recherches montrent que l’anxiété augmente significativement ce seuil de séparation, traduisant un besoin d’accumulation d’évidence plus important avant d’engager une réponse (White et al., 2010).
• Le taux de dérive ou Drift : il révèle la qualité et la vitesse d’extraction de l’information. Ce paramètre montre comment le stress impacte directement l’efficacité cognitive. Les stimuli à forte charge émotionnelle ou menaçante captent l’attention plus rapidement, ce qui peut augmenter le taux de dérive pour ces informations spécifiques (Tipples, 2015). Un Drift élevé indique une accumulation d’indices rapide et fiable malgré la pression.
• Le temps non-décisionnel ou Ndt (t0) : il aide à isoler les délais purement moteurs et sensoriels de la réflexion cognitive proprement dite. Il permet de distinguer un ralentissement lié à une hésitation mentale d’un ralentissement lié à une contrainte physique ou sensorielle.

Un levier majeur pour les objectifs de défense

L’intégration de ces indices mathématiques répond directement aux nouvelles ambitions de l’armée en matière de performance humaine. Pour le commandement, disposer de paramètres comme le Drift ou le Boundary (B) offre une visibilité sans précédent sur l’intégrité de la boucle décisionnelle :

1. Fiabilisation de l’engagement : en identifiant un effondrement du seuil décisionnel (Boundary) sous stress, l’institution peut anticiper les tirs réflexes inappropriés ou les erreurs tactiques dues à la panique.
2. Optimisation de la fatigue opérationnelle : contrairement aux mesures classiques, le Ndt et le Drift permettent de savoir si un soldat est physiquement épuisé (Ndt augmenté) ou si ses capacités de traitement de l’information sont saturées (Drift diminué), permettant une gestion fine des relèves.

Aide au Human-Machine Teaming : ces données quantitatives permettent d’alimenter une IA de combat pour qu’elle ajuste son assistance en temps réel. Si l’IA détecte une chute du taux de dérive (Drift) chez son pilote, elle peut prendre à sa charge les tâches secondaires pour lui redonner de la capacité décisionnelle sur la mission prioritaire.

 

Dans la nouvelle doctrine de guerre de haute intensité, l’Armée française affiche une ambition claire : ne plus considérer le soldat comme une ressource immuable, mais comme un système complexe dont la performance varie selon les émotions, la fatigue et le stress. L’intégration de l’IA répond à une volonté de rupture : transformer l’IA en un outil de monitoring et de soutien neuropsychologique capable de décrypter la « boîte noire » du personnel de terrain.

Cette ambition impose le développement d’outils et de recherches de pointe selon trois axes directeurs :

• L’ambition de la transparence physiologique : Sous l’impulsion de l’IRBA (Institut de Recherche Biomédicale des Armées), l’armée investit dans la recherche sur la « signature » du stress. L’objectif est de croiser, via l’IA, des données de variabilité cardiaque, de sudation et d’oculométrie (eye-tracking) pour prédire une surcharge cognitive avant même que le soldat n’en ressente les effets. Il s’agit d’une recherche active pour transformer le signal biologique en indicateur tactique.
• L’ambition d’un commandement assisté par les sciences cognitives : L’armée ambitionne d’utiliser l’IA pour cartographier la « santé morale » des troupes en temps réel. En analysant les changements sémantiques et le ton de la voix dans les communications radio, l’IA doit fournir au commandement une aide à la décision inédite pour évaluer l’épuisement et choisir le chef d’unité le plus apte à une mission spécifique.
• L’ambition de souveraineté face à la « Guerre Cognitive » : Face aux manipulations adverses (Deepfakes, désinformation), la France positionne l’IA comme un bouclier. La recherche se concentre sur des agents capables d’aider l’humain à identifier ses propres biais cognitifs, garantissant ainsi que la décision reste libre et éclairée, même sous influence.

Dans cette quête de compréhension fine, des outils comme MindPulse marquent une rupture technologique. Cet outil de mesure des capacités décisionnelles fondamentale, est basé sur des indices bio-cognitifs (analyse des variations de réaction du sujet au centième de seconde et de la précision décisionnelle) permet de mesurer des variation de manière très sensible, y compris chez le sujet sains (ultra-sensibilité), contrairement aux anciens outils neuropsychologiques qui cherchaient à détecter des variations lourdes (spécificité d’un diagnostic pathologique).
Il se distingue aussi par des forts développements scientifiques et l’intégration de l’Intelligence artificielle.

L’apport de MindPulse et de ses nouvelles recherches : Le prototype PAD

Le prototype d’Intelligence Artificielle classificatrice développé par MindPulse permet d’évaluer pour chaque sujet des Profils d’Adaptation Dynamique à la prise de Décision (PAD). Ces profils permettent d’observer comment chaque soldat s’adapte et fait évoluer sa décision au cours du test. Ce que l’IA scrute n’est pas un résultat standard constitué de moyennes de performances, mais la dynamique avec laquelle chaque sujet s’adapte au fur et à mesure de la tâche : son véritable « style » de prise de décision.

Les profils obtenus par l’IA prennent en considération tout ce qui se passe durant le test MindPulse dans sa dynamique temporelle : la vitesse des sujets, leur précision, leur variabilité, les effets de fatigue, l’effet du temps d’attente d’un indice (sa capacité de préparation) et leurs évolutions au cours du test, y compris les modifications du comportement après une erreur. Les mesures cognitives deviennent alors « dynamiques » et non plus un cliché statique, ce qui les rend beaucoup plus proches du fonctionnement cérébral réel en situation de crise.

Une portée stratégique pour l’Armée française

Dans le cadre des ambitions portées par l’AMIAD et le combat collaboratif SCORPION, la portée de ce prototype se décline en deux temps :

1. Applications immédiates : Optimisation du Capital Humain et Sécurité Opérationnelle

• Sélection et Affectation de Haute Précision : En identifiant le « style » décisionnel (prudent, rapide, résilient après erreur), l’armée peut optimiser l’orientation des recrues. Cela permet d’affecter les profils aux postes les plus en adéquation avec leur fonctionnement cognitif naturel : par exemple, un profil stable pour le pilotage de systèmes complexes, ou un profil doté d’une forte régulation après erreur pour les unités de contact.
• Contrôle de l’Aptitude Immédiate : Le PAD sert d’outil de diagnostic rapide avant une mission critique. Il permet de vérifier que le soldat est au sommet de ses capacités exécutives habituelles (sa baseline), agissant comme un « verrou de sécurité » contre la fatigue décisionnelle ou le manque de vigilance ponctuel.
• Maintien en Condition Opérationnelle (MCO) Humaine : L’outil permet un suivi post-mission pour détecter de manière objective un épuisement cognitif ou un début de syndrome de stress post-traumatique (SSPT), souvent invisible lors des entretiens classiques, mais trahi par une modification de la dynamique décisionnelle (variabilité accrue, perte de précision).

2. Perspectives de développement : Vers un monitoring embarqué et adaptatif

Bien que la mesure du PAD s’effectue aujourd’hui par des évaluations séquentielles, les recherches actuelles ouvrent la voie à des intégrations technologiques futures :

• Prévention de l’Épuisement en « Haute Intensité » : À terme, l’intégration de ces modèles dynamiques dans les systèmes de combat permettrait de détecter le moment critique où la stratégie d’un soldat commence à se dégrader sous le feu, offrant un outil de prévention contre les erreurs de jugement fatales.
• Optimisation du Human-Machine Teaming : En connaissant le PAD de référence d’un opérateur, l’IA de combat (dans un blindé ou un cockpit) pourrait demain adapter l’interface homme-machine en temps réel. Si le système détecte une dérive cognitive, il pourrait simplifier l’affichage ou automatiser davantage de tâches pour préserver la lucidité décisionnelle de l’humain.

L’apport de MindPulse et de ses nouvelles recherches : Le DDM

Contrairement aux tests classiques qui ne mesurent que le résultat final d’une action, MindPulse intègre le Modèle de Diffusion de la Décision (DDM) pour décomposer le processus cérébral en temps réel. En collaborant avec des mathématiciens de haut niveau, MindPulse a implémenté une analyse de la diffusion de la décision via des réseaux de neurones afin de dégager des indices fondamentaux sur la capacité décisionnelle, au plus proche de la biologie de la cognition. Ce modèle stochastique qui représente le modèle de neurosciences le plus moderne et dynamique permet de saisir la relation complexe entre le choix et le temps de réaction en décomposant les données comportementales en indicateurs de processus internes.

Là où les méthodes conventionnelles peinent à distinguer une prudence accrue d’un ralentissement pathologique, le DDM quantifie l’interaction précise entre la vitesse et la précision, offrant une mesure validée par de nombreuses études en psychologie cognitive pour remplacer les simples moyennes de temps de réaction.

Portée stratégique : Intérêt présent et futur pour l’Armée française

Dans le cadre des ambitions de l’AMIAD et du programme SCORPION, l’implémentation du DDM par MindPulse offre des perspectives majeures :

• Application présente : La précision du diagnostic opérationnel. En décomposant les processus cognitifs à l’origine de la décision, l’armée peut désormais identifier si un soldat privilégie la vitesse ou la précision sous l’effet du stress. Cette finesse d’analyse permet une sélection et une affectation de haute précision, garantissant que chaque opérateur possède le « style » décisionnel adapté à sa mission (ex: rapidité pour le contact, prudence analytique pour le renseignement).

L’intégration du modèle DDM (Decision Diffusion Model) s’inscrit parfaitement dans la feuille de route de l’armée française pour le « soldat augmenté », en venant compléter les mesures physiologiques traditionnelles comme l’EEG(Électroencéphalographie) avec le « COMMENT »

La synergie DDM-EEG : De la mesure de l’activité à la compréhension du mécanisme

L’ambition actuelle de l’armée, notamment à travers les recherches de l’IRBA et de l’AMIAD, est de coupler la mesure de l’activité cérébrale (EEG) avec des modèles computationnels pour obtenir une vision à 360° du combattant.

• L’EEG pour le « Quand » et le « Où » : L’EEG est excellent pour mesurer en temps réel le niveau d’éveil, la fatigue mentale ou la charge attentionnelle en détectant les ondes alpha ou thêta. Cependant, un signal EEG montrant une forte charge cognitive ne dit pas comment le soldat traite l’information.
• Le DDM pour le « Comment » : Le DDM vient compléter l’EEG en décomposant la réponse comportementale en indices neuro-biologiques fondamentaux. Il permet de distinguer si un ralentissement observé à l’EEG est dû à une accumulation d’évidence plus lente (cerveau fatigué qui traite mal l’info) ou à une augmentation du seuil de décision (cerveau prudent qui veut plus de certitudes avant d’agir).
• Une puissance d’analyse démultipliée : En fusionnant ces données, l’armée ne se contentera plus de voir que le soldat est stressé (EEG) ; elle comprend précisément l’impact de ce stress sur son arbitrage vitesse-précision (speed-accuracy trade-off) grâce au DDM. Cette double lecture donne une portée inédite au diagnostic : l’EEG valide l’état physiologique, tandis que le DDM valide la fiabilité de la décision qui en découle.

Portée opérationnelle : Vers une neuro-ergonomie prédictive

Cette complémentarité répond aux ambitions de haute intensité où chaque milliseconde compte :

1. Fiabilisation de l’IA de combat : Dans un cockpit ou un blindé SCORPION, l’IA pourrait demain croiser l’EEG (détection d’une surcharge) et le DDM (analyse du style décisionnel dégradé) pour décider de prendre la main sur un système d’arme ou, au contraire, de simplifier l’interface pour redonner de la capacité de traitement au soldat.
2. Entraînement de haute précision : L’usage du DDM permet de calibrer les simulateurs non plus sur des scores de réussite, mais sur la qualité intrinsèque du processus de décision. On peut ainsi entraîner un soldat à ajuster son propre « seuil de diffusion » pour rester efficace même quand l’EEG signale un environnement saturé.

En résumé, si l’EEG est le baromètre de l’énergie cérébrale, le DDM est le microscope de la décision. Leur union permet de passer d’un monitoring passif à un agent d’adaptation proactif de l’outil à l’humain.

Application future : Le monitoring de la résilience et du « Human-Machine Teaming »

L’intégration de MindPulse et de ses avancées sur le DDM et les Profils d’Adaptation Dynamique (PAD) représente le chaînon manquant pour atteindre les objectifs de supériorité opérationnelle de l’armée française. En passant d’une évaluation ponctuelle à un monitoring de la résilience en continu, cette technologie permettrait de concrétiser la vision du Human-Machine Teaming (HMT) portée par l’AMIAD.

L’enjeu est de transformer l’IA de combat en un véritable partenaire capable de s’adapter en temps réel à la « vérité cognitive » du soldat :

• L’atteinte d’une symbiose Homme-Machine : En intégrant les algorithmes de MindPulse directement dans les systèmes d’armes ou les cockpits, l’IA ne se contenterait plus d’exécuter des ordres, mais ajusterait son niveau d’autonomie en fonction de la qualité intrinsèque du processus de décision de l’opérateur.
• La sanctuarisation de la décision humaine : Atteindre l’objectif de « l’humain dans la boucle » en haute intensité nécessite que l’IA puisse identifier instantanément une dérive du seuil de décision (via le DDM) afin de décharger le combattant des tâches saturantes et ainsi préserver sa capacité de jugement moral et stratégique.
• La résilience prédictive : Ces recherches offrent la possibilité de modéliser l’endurance cognitive individuelle, permettant au commandement d’anticiper le point de rupture bien avant qu’il ne se manifeste par une erreur tactique, garantissant ainsi l’intégrité de la force sur le long terme.

En résumé, l’adoption des innovations de MindPulse ne constituerait pas seulement une amélioration technique, mais le socle d’une neuro-ergonomie prédictive indispensable pour relever les défis de la guerre moderne.

V. Les défis technologiques : aider et surveiller les capacités décisionnelles en temps réel et en environnement réel