Comment prouver qu'une voiture autonome est sûre ? La réponse de NVIDIA

Théoriquement, une voiture autonome peut parcourir des millions de kilomètres sans accident, mais cela suffit-il à prouver qu'elle est sûre ? Pas tout à fait. Les situations qui peuvent survenir dans la circulation sont pratiquement infinies et certaines, heureusement, si rares qu'elles sont difficiles à rencontrer lors des essais.

Pour résoudre ce problème et se rapprocher autant que possible d'une sécurité à 100 %, NVIDIA a présenté au GTC de Berlin Halos SAFE, acronyme de Safety Assurance Framework for Evaluation. Il s'agit d'un ensemble d'outils et de procédures conçu pour recueillir des preuves mesurables et vérifiables de la sécurité des systèmes de conduite automatisée, depuis l'assistance de Niveau 2 jusqu'aux robotaxis de Niveau 4.

Pourquoi des millions de kilomètres ne suffisent pas

Selon NVIDIA, démontrer des niveaux de fiabilité de l'ordre d'un événement critique tous les dizaines de millions d'heures de conduite nécessiterait une quantité de tests réels impraticable pour toute flotte expérimentale. Le problème ne concerne pas seulement la distance parcourue, mais aussi la variété des scénarios rencontrés.

Un véhicule pourrait se comporter correctement pendant des milliers de kilomètres et rencontrer des difficultés face à un chantier inhabituel, à un piéton traversant soudainement ou à une combinaison particulièrement défavorable de trafic et de conditions météorologiques. C'est pourquoi l'évaluation de la sécurité doit se baser sur plusieurs sources de preuve, plutôt que de se fier exclusivement aux résultats obtenus sur la route.

Simulations, essais réels et contrôles continus

Halos SAFE relie différentes phases de vérification : simulations numériques, tests de logiciels et de matériel, essais sur route et surveillance des véhicules déjà en service. Les scénarios sont définis à travers des conditions et des critères de performance mesurables, afin de pouvoir répéter les tests, comparer les résultats et reconstituer les preuves recueillies. La simulation permet également de reproduire des situations dangereuses ou particulièrement rares sans avoir à les provoquer dans le trafic réel.

L'objectif est de construire une documentation technique utilisable pour démontrer le respect des exigences de sécurité et soutenir les processus d'homologation et de certification. Halos SAFE, cependant, ne constitue pas en soi une certification ni ne garantit automatiquement la sécurité d'un véhicule.

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Un réseau de partenaires

Le projet implique des entreprises spécialisées dans la vérification et la validation, comme dSPACE, IVEX et TÜV Rheinland. L'écosystème Halos SAFE inclut également des constructeurs tels que Mercedes, Volvo et JLR, ainsi que de nombreux fournisseurs de technologies et d'outils de simulation.

Le lien avec Mercedes est particulièrement significatif : le constructeur allemand élargit sa collaboration avec NVIDIA pour développer des systèmes d'assistance avancée et de conduite automatisée, en intégrant les technologies Hyperion, Alpamayo et Halos dans sa propre architecture MB.OS.

Les mêmes technologies sont également appliquées dans les programmes pour les robotaxis et le transport autonome, avec des partenaires comme Bolt, Lucid et Volkswagen Véhicules Utilitaires. Le défi, en somme, n'est pas seulement d'enseigner aux voitures à conduire seules, mais de démontrer avec des critères vérifiables à quel point elles sont fiables lorsqu'elles le font.