Le STRMTG participe au projet PRISSMA
Le STRMTG participe à l’ensemble des 8 Work Packages (voir encart) du projet de Plateforme de Recherche et d’Investissement pour la Sûreté et la Sécurité de la Mobilité Autonome (PRISSMA).
En plus du cas d’usage "robots automatisés" (droïdes), ce projet se concentre sur la navette autonome, qui intéresse particulièrement le Département transports publics automatisés (DTPA). Celle-ci rentre en effet dans le champ des Systèmes de Transport Routiers Automatisés (STRA), pour lesquels le STRMTG est chargé :
- d’élaborer le référentiel de démonstration de sécurité,
- d’agréer les Organismes Qualifiés Agréés (OQA),
- et d’organiser le suivi du retour d’expérience.
PRISSMA vise à proposer un prototype de plateforme qui permettra de lever les verrous technologiques empêchant le déploiement de systèmes à base d’intelligence artificielle (IA) présentant des enjeux de sécurité.
Cette plateforme permettra également d’intégrer tous les éléments nécessaires à l’évaluation des techniques d’IA dans le cadre des activités d’homologation du véhicule autonome et de sa validation dans son environnement pour un cas d’usage donné.
Le projet PRISSMA est la réponse proposée par la filière de la mobilité autonome au Pilier 2 émis par le Grand Défi en partenariat avec le ministère de la Transition écologique (au travers notamment de la DGITM* et de la DGEC*), sur la sécurisation, la fiabilisation, et à terme la certification des systèmes à base d’IA.
Il a été lancé en avril 2021 pour une durée prévisionnelle de 3 ans.
*DGITM : Direction générale des infrastructures, des transports et de la mobilité
*DGEC : Direction générale de l’énergie et du climat
| Les 8 Work Packages de PRISSMA : |
| WP1 : Définir la stratégie d’homologation liée à l’utilisation de l’IA pour la mobilité autonome, basée sur des tests et audits qui seront développés dans les WP 2, 3, 4 et 6 |
| WP2 : Garantir l’utilisation pertinente de la simulation et des modèles pour obtenir des preuves acceptables dans un processus d’homologation de systèmes utilisant de l’IA |
| WP3 : Définir les processus d’homologation à mettre en œuvre en environnement contrôlé que cela soit au moyen de bancs d’essais de type « vehicule in the loop » ou de tests sur piste |
| WP4 : Proposer les scénarios de test, méthodologies et procédures d’intervention associées, pour les tests en conditions réelles des systèmes de mobilité autonome en compléments des test précédents. |
| WP5 : Traiter des problématiques et des exigences de cybersécurité pour les systèmes à base d’IA dans le contexte des véhicules de transport publique autonomes. |
| WP6 : Constituer le Dossier de Justification d’Homologation (bonnes pratiques et recommandations liées à l’IA à prouver pendant le développement + différents types de « preuves » pour homologation en complément des tests). |
| WP7 : Prendre en compte les spécificités liées à l’IA dans le processus de maintenance en détectant les évolutions de performance par rapport aux exigences, identifier les situations qui ne respectent pas les exigences et proposer un processus de retour d’expérience vers les méthodologies, outils et plateformes pour l’homologation. |
| WP8 : Gérer l’articulation du projet dans son écosystème en intégrant particulièrement les contraintes relatives à l’efficience du processus en cas d’évolution sur les fonctions et les systèmes et en le plaçant dans un périmètre global de la mobilité autonome. |
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