Du laboratoire à la route — Comment NVIDIA remodèle les bases de la sécurité de la conduite autonome

Sur une piste d'essai fermée, un prototype de véhicule intelligent avance lentement. Un groupe d'ingénieurs se tient à proximité, sans regarder le volant ou les capteurs, mais fixés sur les signaux en temps réel qui défilent sur leurs écrans. C'est un autre test de simulation en cours au laboratoire d'inspection des systèmes d'IA de NVIDIA.

Vous n'avez peut-être pas encore entendu parler de ce laboratoire, mais c'est là que NVIDIA et ses partenaires valident l'intégration de la sécurité de leurs produits avec les éléments clés de Halos. Et Halos ? Ce n'est pas un nom de produit, mais un cadre de sécurité. Une tentative audacieuse de NVIDIA de reconstruire les bases de la sécurité pour la conduite assistée intelligente et de créer un système digne de confiance.

NVIDIA Halos est un cadre de sécurité complet pour les véhicules intelligents, intégrant le matériel, les logiciels, les modèles d'IA, les environnements de simulation et les services de validation. Au cœur de ce cadre se trouve le concept de l'IA physique — une architecture de sécurité qui couvre l'ensemble du processus, de la formation dans le cloud au déploiement dans le véhicule.

En partant de l'infrastructure, NVIDIA a d'abord présenté le premier laboratoire d'inspection des systèmes d'IA au monde. Sur cette base, il a progressivement développé Halos — un système de sécurité complet qui s'étend du cloud à la périphérie jusqu'au véhicule.

1.     Laboratoire d'inspection des systèmes d'IA : de l'établissement de normes à la conquête de la confiance

En janvier 2025, NVIDIA a dévoilé le premier laboratoire d'inspection des systèmes d'IA de l'industrie au CES. Bien plus qu'une étape symbolique, il est certifié par l'ANAB conformément à la norme ISO/IEC 17020 et intègre six domaines clés dans un seul cadre : la sécurité fonctionnelle (ISO 26262), la sécurité de la fonctionnalité prévue (ISO 21448), la cybersécurité (ISO 21434), la sécurité fonctionnelle de l'IA (ISO PAS 8800, ISO/IEC TR 5469) et les réglementations pertinentes de l'ONU (UN-R 79, 13-H, 152, 155, 157 et 171).

Conçu pour soutenir les partenaires utilisant les plates-formes NVIDIA DRIVE AGX Orin et Thor, le laboratoire aide à vérifier si les systèmes de véhicules pilotés par l'IA répondent aux exigences de sécurité les plus strictes de l'industrie.

« Être membre du laboratoire d'inspection des systèmes d'IA signifie travailler à l'avant-garde de l'innovation et de l'intégrité des systèmes automobiles », a déclaré Cristian Casorran Hontiyuelo, ingénieur et chef de produit des systèmes avancés d'aide à la conduite chez Ficosa.

OMNIVISION, onsemi et Continental ont également rejoint le laboratoire pour valider les capteurs, les modules de calcul central et les interfaces de puces.

Les méthodes développées et perfectionnées en laboratoire allaient continuer à façonner Halos.

2. La naissance de Halos : de la philosophie au moteur de sécurité systémique

Au printemps 2025, NVIDIA a officiellement lancé Halos lors de la GTC. Plus qu'un simple produit, Halos incarne une « philosophie de la sécurité en premier lieu » : la sécurité n'est pas ajoutée à titre postérieur, mais intégrée dès la première ligne de code.

Halos intègre toutes les technologies de base de NVIDIA : les plates-formes DRIVE AGX (calcul), DriveOS (système d'exploitation), DGX (formation de modèles d'IA), Omniverse et Cosmos (simulation) et le laboratoire d'inspection (conformité et validation).

L'architecture de Halos couvre l'ensemble du cycle de vie, de la conception au déploiement et à la validation, et comprend quatre piliers essentiels :

Sécurité de la plate-forme :Halos dispose d'un système sur puce (SoC) évalué pour la sécurité avec des centaines de mécanismes de sécurité intégrés.

Il comprend également le logiciel NVIDIA DriveOS, un système d'exploitation certifié pour la sécurité qui s'étend du processeur central (CPU) au processeur graphique (GPU) ; une plate-forme de base évaluée pour la sécurité qui fournit l'ordinateur de base nécessaire pour permettre des systèmes sûrs pour tous les types d'applications ; et DRIVE AGX Hyperion, une plate-forme matérielle qui relie le SoC, DriveOS et les capteurs dans une architecture d'unité de contrôle électronique.

Sécurité algorithmique : Halos comprend des bibliothèques pour le chargement et l'accélération des données de sécurité, ainsi que des interfaces de programmation d'applications pour la création, la conservation et la reconstruction des données de sécurité afin de filtrer, par exemple, les comportements et les biais indésirables avant la formation.

Il dispose également d'environnements riches de formation, de simulation et de validation exploitant le modèle de base NVIDIA Omniverse Blueprint pour la simulation des véhicules autonomes avec les modèles de base du monde NVIDIA Cosmos afin de former, tester et valider les véhicules autonomes. En outre, il dispose d'une pile de véhicules autonomes diversifiée combinant des composants modulaires avec des modèles d'IA de bout en bout pour garantir la sécurité avec des modèles d'IA de pointe en jeu.

Sécurité de l'écosystème :Halos comprend des ensembles de données de sécurité avec des données diverses et non biaisées, ainsi que des flux de travail de déploiement sûr, comprenant des flux de travail de triage et des évaluations de sécurité automatisées, ainsi qu'une roue d'inertie des données pour des améliorations continues de la sécurité, démontrant ainsi un leadership dans la normalisation et la réglementation de la sécurité des véhicules autonomes.

Laboratoire d'inspection des systèmes d'IA : Premier laboratoire de ce type à être accrédité par l'ANAB, le laboratoire d'inspection des systèmes d'IA de NVIDIA inspecte et vérifie l'intégration des produits des partenaires avec les éléments de sécurité de NVIDIA Halos.

Le plus important, Halos standardise, modularise et formalise ces capacités en une boîte à outils réutilisable, prenant en charge la sécurité sur l'ensemble du cycle de vie, de la génération de données à la formation, à la simulation, au déploiement et aux mises à jour en direct.

« Halos n’est pas seulement une pile technologique, c’est une philosophie qui rend chaque phase du développement traçable, testable et explicable », a déclaré Riccardo Mariani, vice-président de la sécurité industrielle chez NVIDIA.

3. Sécurité axée sur les processus : la base de Halos

Les racines de Halos remontent aux premiers partenariats de NVIDIA avec TÜV SÜD et TÜV Rheinland pour la certification des plateformes DRIVE Orin et DRIVE AV. Ces collaborations ont contribué à formaliser le modèle « conception-vérification-déploiement », désormais intégré à Halos.

Le système est modulaire et convivial pour les développeurs : les partenaires peuvent créer des solutions L3 personnalisées sur DRIVE OS ou utiliser des données synthétiques basées sur Cosmos pour simuler des cas extrêmes, le tout dans le cadre structuré de Halos.

Les cas d’utilisation vont de la livraison urbaine au fret routier :

Ces exemples montrent comment le modèle de sécurité de l’IA physique de Halos prend en charge l’évolutivité et l’adaptation au domaine.

4. Halos au-delà des voitures : extension vers la robotique

Lors du GTC Paris en juin 2025, NVIDIA a annoncé l’extension de Halos au-delà de la conduite assistée, pour inclure désormais la robotique dans son cadre de sécurité de l’IA.

En juin 2025, lors du GTC Paris, NVIDIA a étendu Halos au-delà des véhicules vers la robotique.

Des entreprises telles que Boston Dynamics, Advantech, Trimble et Easyrain ont rejoint l’écosystème du Lab : Boston Dynamics valide le comportement d’urgence et le mouvement autonome de son robot Atlas ; Advantech utilise Halos pour tester des robots logistiques dans des conditions dynamiques d’entrepôt.

Cela reflète la mission plus large de Halos : renforcer la confiance dans les systèmes d’IA physiques dans tous les secteurs, des rues aux usines.

Lors de la conférence GTC Paris tenue le 11 juin, NVIDIA a officiellement annoncé l’extension de son cadre Halos, qui était axé uniquement sur la conduite intelligente, pour englober l’écosystème robotique plus large, dans le but d’améliorer la sécurité tout au long du cycle de développement des machines alimentées par l’IA.

Plus précisément, le Halos AI Systems Inspection Lab, initialement conçu pour la conduite intelligente, prend désormais en charge l’évaluation de la sécurité fonctionnelle des plates-formes robotiques.

Avec cette portée élargie, plusieurs entreprises de premier plan ont rejoint l’écosystème du Halos Lab, notamment Bosch, Easyrain, développeur de sécurité active, Trimble, fournisseur de solutions de positionnement, Boston Dynamics, pionnier de la robotique mobile, Advantech, spécialiste de l’Internet des objets et des systèmes embarqués, ArcBest, opérateur logistique, Bluewhite, innovateur en agriculture autonome, Inxpect, fabricant de radars de sécurité, NexCOBOT, fournisseur de solutions de contrôle de mouvement intelligent, et Synapticon, entreprise de technologies de mouvement.

Cela marque un changement dans le rôle de Halos, qui passe d'un symbole de sécurité automobile à un cadre de confiance fondamental pour tous les systèmes d'IA qui participent à la prise de décisions physiques dans le monde réel.

5. Chine : Une fenêtre réglementaire d'opportunité

À la fin de 2024, le ministère chinois de l'Industrie et des Technologies de l'Information a publié de nouvelles réglementations exigeant une homologation de type pour les systèmes de conduite de niveau L3+. Ces politiques privilégient l'explicabilité, la traçabilité des systèmes et la cybersécurité de l'IA, exactement les domaines abordés par Halos.

NVIDIA a aligné Halos sur ces besoins de conformité en évolution. Sans lier les partenaires à une pile commerciale, Halos fournit des outils modulaires (simulation, gouvernance des données, API de validation) qui aident les équipementiers et les fournisseurs chinois à naviguer dans ce nouveau paysage réglementaire.

Conclusion

Alors que les technologies intelligentes accélèrent la transformation de l'industrie automobile, l'intégration de l'IA dans les véhicules nécessite bien plus que des progrès dans la précision des algorithmes. Le véritable défi consiste à construire un cadre de sécurité standardisé et durable sur lequel toute l'industrie peut s'appuyer.

C'est précisément la philosophie du système Halos de NVIDIA. En reliant la conception de plateforme, la formation de modèles d'IA, les tests de simulation et la conformité réglementaire, Halos intègre la sécurité à chaque étape du développement des véhicules.

La route vers une mobilité plus intelligente peut être longue, mais avec Halos, le voyage est plus rapide et bien plus sûr.