NVIDIA Halos : une chaîne de sûreté, du cloud à la machine autonome

NVIDIA Halos n’est pas un composant capable, à lui seul, de rendre sûr un véhicule autonome ou un robot. Le groupe le présente comme un cadre de sûreté fondé sur des preuves traçables : il doit relier le travail réalisé lors du développement des modèles, de la simulation, de l’ingénierie matérielle et logicielle, de l’intégration, du déploiement et des mises à jour ultérieures. L’objectif est de pouvoir évaluer le système dans son ensemble tout au long de son cycle de vie. 56

Cette nuance est essentielle. Une puce évaluée au regard de la sûreté, un composant de système d’exploitation certifié ou une intégration inspectée peuvent contribuer à un dossier de sûreté. Mais le fabricant et l’exploitant du véhicule ou du robot restent responsables de la validation de bout en bout, du respect de la réglementation et de l’exploitation sûre du produit final. Le projet de camion autonome d’Einride illustre cette répartition des rôles. 4

De l’entraînement dans le cloud à la machine déployée

Halos réunit l’architecture du véhicule ou du robot, les puces, les logiciels système, les modèles d’IA, les outils et les services. Pour les véhicules autonomes, NVIDIA décrit une chaîne couvrant l’entraînement et les essais des modèles, la simulation avec Omniverse et Cosmos, la validation de la pile matérielle et logicielle pertinente pour la sûreté, puis le déploiement embarqué. 56

Le principe opérationnel est celui de la traçabilité : les résultats et éléments de preuve générés à une étape doivent pouvoir éclairer la suivante. Lorsqu’un modèle, un jeu de capteurs ou un logiciel évolue, la modification peut ainsi être examinée à la lumière des validations et simulations précédentes, plutôt que traitée comme une simple mise à jour isolée. NVIDIA estime que cette approche rend l’ingénierie de la sûreté plus reproductible à mesure que les systèmes évoluent. 6

Le groupe répartit Halos entre trois dimensions complémentaires :

• la sûreté de plateforme, liée à la base de calcul et aux logiciels sous-jacents ;
• la sûreté algorithmique, qui concerne le comportement de l’IA ;
• la sûreté de l’écosystème, qui englobe l’intégration, l’inspection ainsi que les fournisseurs et organismes de certification. 13

La pile Halos pour les véhicules autonomes

Les principaux éléments annoncés pour les véhicules autonomes sont les suivants :

• NVIDIA DRIVE AGX Thor, plateforme de calcul accéléré conçue pour répondre aux enjeux de sûreté ;
• NVIDIA Hyperion, plateforme véhicule complète et architecture de référence pour l’autonomie de niveau 4 ;
• Halos OS, fondation logicielle unifiée de sûreté, bâtie sur Halos Core, successeur de NVIDIA DriveOS ;
• NVIDIA Omniverse et Cosmos, utilisés dans la chaîne de développement et de simulation dans le cloud. 610

Hyperion n’est pas un robotaxi ni un camion autonome prêt à circuler. Il s’agit d’une architecture de référence qui intègre calcul, capteurs et fondations logicielles, que les développeurs de véhicules adaptent ensuite à leur usage et à leur propre dossier de sûreté. 314

Einride prépare sa prochaine génération sur Hyperion

Einride a annoncé vouloir développer la prochaine génération de son système de conduite autonome pour poids lourds, Einride Driver, sur NVIDIA Hyperion. La collaboration doit adapter l’architecture de calcul, de capteurs, de logiciels et de sûreté d’Hyperion aux exigences du fret lourd, en intégrant également Halos et Cosmos pour le développement et la validation. 34

NVIDIA fournit la plateforme de calcul, les outils de développement IA et le cadre de sûreté. Einride conserve la responsabilité du système de conduite de bout en bout, de sa validation de sûreté, des autorisations réglementaires et des déploiements auprès de ses clients. 4

Ce que Halos apporte à la robotique

NVIDIA a étendu Halos à la robotique et à l’IA physique au moyen d’une pile spécifique au domaine. Parmi les fondations citées figurent NVIDIA IGX Thor, pour l’IA industrielle en périphérie de réseau, et NVIDIA Holoscan Sensor Bridge, pour les entrées-sorties et le traitement des capteurs, en complément de la fondation logicielle Halos et du parcours d’inspection. 118

Les principes généraux sont communs aux véhicules autonomes et à la robotique, mais NVIDIA précise que les plateformes, les normes et les preuves associées restent propres à chaque domaine. Un même cadre ne signifie donc pas qu’un robot d’usine, un robot mobile et un véhicule autonome sont soumis à des exigences de sûreté interchangeables. 6

Un écosystème allant des capteurs à l’intégration

NVIDIA indique que son Halos AI Systems Inspection Lab compte 43 membres de l’écosystème. Parmi les participants nommés pour les véhicules autonomes figurent AUMOVIO, Bosch, Gatik, Hesai, Lucid, MIRA, onsemi, PlusAI, Sony, Valeo et Wayve. Pour la robotique, NVIDIA cite notamment les fournisseurs de logiciels embarqués acontis et QNX, tandis qu’Advantech et NexCOBOT construisent des systèmes IGX conçus autour de la sûreté. 17

Ces organisations interviennent dans la conduite autonome, les systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS), la détection, les semi-conducteurs, l’intégration, la validation et l’assurance. Leur participation ne signifie pas que tous leurs produits finaux sont certifiés ou déjà déployés. 7

NVIDIA liste séparément un écosystème Hyperion comprenant Aeva, AUMOVIO, Astemo, Arbe, Bosch, Hesai, Magna, OMNIVISION, Quanta, Sony et ZF. Astemo, AUMOVIO, Bosch, Magna, Quanta et ZF ont annoncé des unités de contrôle électronique basées sur Hyperion. Aeva, Arbe, Hesai, OMNIVISION et Sony figurent parmi les partenaires qualifiant des ensembles de capteurs pour cette plateforme ouverte. 20

Côté semi-conducteurs, NVIDIA cite onsemi dans l’écosystème d’inspection pour les véhicules autonomes. Pour la robotique, Infineon, NXP, STMicroelectronics et Texas Instruments apportent des technologies de capteurs, de microcontrôleurs de sûreté et d’autres composants électroniques. NXP indique également être membre du Halos AI Systems Inspection Lab. 721

Ce que montrent — et ne montrent pas — inspections et certifications

NVIDIA cite plus de 30 certificats et rapports d’évaluation en matière de sûreté et de cybersécurité pour des technologies liées à Halos. Selon ses documents, TÜV SÜD a certifié les processus de cycle de vie automobile ainsi que les processus matériels et logiciels fondamentaux de NVIDIA au niveau ASIL D (Automotive Safety Integrity Level D). DriveOS 6.0 est certifié conforme à l’ISO 26262 ASIL D, et Thor-X a été évalué comme conforme à ASIL D. NVIDIA mentionne aussi une certification de processus de cybersécurité ISO/SAE 21434 et une évaluation indépendante de sûreté, par TÜV Rheinland, de NVIDIA DRIVE AV au regard des règles de la CEE-ONU. 1217

Halos comprend aussi le NVIDIA AI Systems Inspection Lab, organisme d’inspection ISO/IEC 17020 accrédité par l’ANAB, l’ANSI National Accreditation Board. NVIDIA indique que ce laboratoire mène des évaluations impartiales et gère le programme Halos Certified. Celui-ci doit aider les partenaires à préparer leurs intégrations à une certification par des organismes tiers, dont TÜV Rheinland, UL Solutions, TÜV SÜD, exida, SGS et CertX. 11118

La limite tient au périmètre de chaque évaluation. L’accréditation et l’inspection établissent qu’un organisme et son processus satisfont à des exigences définies ; une certification ou une évaluation de composant porte sur le produit examiné et le périmètre retenu. Elles ne certifient pas automatiquement tout véhicule ou robot construit avec Halos, ni sa sûreté dans chaque environnement d’exploitation. Les développeurs du système final doivent toujours conduire les validations propres à l’application, obtenir les autorisations nécessaires et mettre en place des contrôles opérationnels. 411

Pourquoi NVIDIA mise sur une infrastructure réutilisable

NVIDIA justifie cette approche par l’ampleur des déploiements anticipés. ABI Research projette un parc installé de 49 millions de véhicules autonomes de niveaux 3 à 5 d’ici 2035, tandis qu’Omdia estime le nombre de robots industriels à environ 60 millions. 6

À cette échelle, chaque évolution d’un modèle, d’un ensemble de capteurs, d’une configuration matérielle ou d’une version logicielle peut soulever une nouvelle question de sûreté. La thèse de NVIDIA est qu’une approche commune, appuyée sur des preuves reliées entre elles, permet d’évaluer ces changements plus systématiquement et de les auditer plus efficacement, du développement au déploiement. 6

Halos doit donc être compris comme une tentative de faire de l’assurance de sûreté une discipline d’ingénierie continue pour tout le cycle de vie de l’IA physique. Sa promesse n’est pas une certification automatique, mais une base structurée pour concevoir, documenter, inspecter et faire évaluer de manière indépendante des systèmes autonomes toujours plus complexes. 156