En plein combat, un pilote doit comprendre instantanément ce qu'est un objet et quelles sont ses intentions. Les systèmes classiques attendent des données radar complètes — un peu comme un gardien qui ne réagit qu'après le tir. Le nouvel algorithme, lui, agit comme un gardien aguerri : dès les premiers mouvements de l'attaquant, il anticipe la manœuvre de la cible.
L'algorithme collecte des signaux fragmentaires et affine progressivement ses conclusions. Il ne cache pas ses doutes : lorsque les données manquent, l'entropie sert de mesure de l'incertitude. Le système admet franchement : « Je ne suis pas sûr » — comme un gardien qui ne plonge pas là où le ballon pourrait ne pas aller.
Les intentions — attaque ou esquive — sont déduites en sommant les signaux dans le temps (comme en photométrie, où l'on combine de faibles éclats). Les essais sur huit cibles d'entraînement ont donné une précision de 88 % pour le type et de 93 % pour les intentions, et ce plus rapidement qu'avec une collecte complète des données. Fait notable : le système a été entraîné sur des exemples artificiels — les véritables enregistrements de combat sont classifiés.
Pour entraîner le système, les ingénieurs ont dû générer des scénarios de combat artificiels — les données réelles sont classifiées.