L’émergence du Software Defined Vehicle (SDV) bouleverse les paradigmes classiques de l’ingénierie automobile. Dans cette nouvelle architecture, le logiciel devient la pierre angulaire du véhicule, pilotant des fonctions critiques allant des systèmes ADAS à la gestion énergétique, en passant par l’infodivertissement ou la connectivité. Cette complexité croissante pose un défi majeur : comment valider fonctionnellement ces systèmes, de manière fiable, rapide et reproductible ?
Face à ces enjeux, la validation fonctionnelle ne peut plus se limiter à des essais physiques. Elle doit s’appuyer sur une chaîne numérique robuste, intégrant simulation, virtualisation et automatisation à toutes les étapes du développement. Explorons ensemble les grands défis que cela représente… et les réponses que la simulation peut apporter.
La validation fonctionnelle, cœur de la qualité logicielle
Dans un SDV, le logiciel contrôle une grande part du comportement dynamique, des fonctions de sécurité et de l’interface conducteur. La validation fonctionnelle vise à s’assurer que chaque fonction réagit correctement à un ensemble de conditions définies, quelles que soient les variations d’environnement, d’usages ou d’interactions entre systèmes.
Cela nécessite :
- Une couverture complète des cas d’usage (routiers, climatiques, ergonomiques…)
- La prise en compte des normes comme ISO 26262 (sécurité fonctionnelle) ou SOTIF (ISO 21448)
- Une traçabilité rigoureuse entre exigences, tests, résultats et configurations
Mais lorsque les fonctions logicielles évoluent en continu, que les architectures sont distribuées et que les cycles de mise à jour sont accélérés, le test classique atteint ses limites.
Défi n°1 : une complexité logicielle croissante
Les SDV intègrent aujourd’hui plusieurs centaines de millions de lignes de code. La séparation claire entre matériel et logiciel disparaît : des modules embarqués deviennent programmables, des fonctions dépendent du cloud, et les mises à jour OTA (over-the-air) modifient en permanence le comportement du véhicule.
Cette complexité nécessite :
- Des tests agiles, compatibles avec l’intégration continue
- Une capacité à simuler les fonctions avant même d’avoir le hardware
- Une validation répartie entre SIL, MIL, et HIL
Défi n°2 : des interactions systèmes de plus en plus imbriquées
Dans un SDV, les fonctions ne sont plus isolées. Un freinage d’urgence, par exemple, implique la perception (caméra, lidar), la décision (ECU), l’actionneur (freins), mais aussi l’interface conducteur et la gestion d’énergie.
Valider fonctionnellement une seule de ces briques n’a plus de sens si elle est testée hors contexte.
Il faut désormais :
- Simuler l’environnement complet du véhicule
- Rejouer des scénarios complexes où plusieurs fonctions interagissent
- Tenir compte des asynchronismes et des délais (temps réel, perturbations…)
Des plateformes comme SCANeR™ permettent justement cette approche système, en modélisant simultanément le véhicule, les capteurs, l’environnement, le trafic et l’humain.
Défi n°3 : répondre aux normes, à grande échelle
Les régulations ne faiblissent pas. Les constructeurs doivent démontrer que leurs fonctions respectent des critères stricts (sécurité, performance, robustesse). Et cela, pour chaque version logicielle, chaque configuration, chaque pays.
La simulation permet de :
- Générer des milliers de scénarios en automatique, alignés avec les référentiels (ex. Euro NCAP, NHTSA)
- Intégrer des modèles de défauts, de perturbations ou de signaux dégradés
- Couvrir des cas impossibles à tester physiquement (panne soudaine, brouillard intense, réaction d’un piéton inattendu…)
Ces campagnes s’exécutent via SIL, HIL ou dans le cloud, avec des outils comme les simulateurs haute performance.
Défi n°4 : maintenir la cohérence entre les équipes
Dans les organisations réparties, plusieurs équipes travaillent sur une même fonction logicielle : perception, capteurs, IA, dynamique du véhicule, interface HMI… Il devient vital de partager les mêmes référentiels, les mêmes outils de validation, et les mêmes scénarios.
La simulation joue un rôle clé en tant que langage commun entre métiers. Un simulateur cabine complète comme SimDYN permet, par exemple, à une équipe capteur et une équipe IA de confronter leurs approches dans un contexte réaliste.
De même, la collaboration avec des universités et laboratoires permet de valider des modèles avancés (deep learning, edge computing) dans des scénarios reproductibles.
Vers une validation continue, automatisée et distribuée
Le SDV impose une rupture dans la manière de valider. Fini les campagnes de test monolithiques : place à une chaîne de validation continue, qui suit chaque modification logicielle jusqu’à sa mise en production.
Cela implique :
- Une simulation distribuée dans le cloud
- Des bases de scénarios modulaires, connectées aux exigences
- Des tests exécutés en parallèle, sur des configurations variées
- Une supervision intelligente des résultats
Des solutions comme SCANeR 2025.2 ouvrent la voie à cette validation à grande échelle, automatisée, avec des interfaces flexibles vers l’outilchain existant.
La simulation, outil-clé pour maîtriser la validation fonctionnelle
La validation fonctionnelle dans un SDV est un défi de taille. Mais en s’appuyant sur des outils de simulation puissants, interopérables et modulaires, il devient possible de garder le contrôle sur la qualité logicielle.
AVSimulation s’inscrit pleinement dans cette transformation, en proposant des solutions capables de reproduire toute la complexité du réel, sans les contraintes du terrain.
