Le projet PRISSMA s'articule en huit groupes de travail, aux objectifs complémentaires.

WP#1 :

• Estimer le niveau de criticité de chaque fonction de systèmes à base d'IA en lien avec sa fonction et de son domaine d'emploi.
• Exprimer des exigences démontrables applicables aux fonctions à base d'IA et des critères d'évaluation.
• Déduire des exigences quant aux moyens d'essais et d'audits à mettre en place (supports et méthodes).

WP#2 :

• Définir des processus de qualification des outils de simulation (Logiciel, Simulateur, Hybride...) pour garantir l'interopérabilité et la représentativité des résultats de simulation, et ainsi en faire des preuves acceptables dans un processus d'homologation.
• Définir et automatiser des plans de tests (création de scénarios pertinents incluant la mesure de couverture, le comportement attendu vérifiable et les analyses des résultats de la simulation), avec identification du périmètre optimum (y compris dysfonctionnel au travers de l'injection de défaillances...) pour des systèmes à base d'IA.
• Définir un environnement générique et évolutif accueillant des outils de simulation interopérables dans une optique de recommandation nationale et internationale.
• Réaliser une instanciation prototype pour une application à des preuves de concepts démontrant l'atteinte des résultats attendus.

WP#3 :

• Mise en pratique des processus de qualification des moyens de test en environnement contrôlé.
• Mise en pratique des plans de tests en complément de la simulation, avec identification du périmètre optimum de niveau système de systèmes, i.e. véhicule, infrastructure et supervision. Cette mise en pratique comprend également le dysfonctionnel au travers de l'injection de défaillances.
• Spécification des moyens d'essais nécessaires (infrastructures, équipements, systèmes de supervision, personnel) et de leur qualification, dans une perspective nationale ou européenne.

WP#4 :

• Proposer les scénarios de test, méthodologies et procédures d'intervention associées, pour des tests en conditions réelles des systèmes de mobilité autonome en compléments des tests précédent.

WP#5 :

• Proposer une vision cybersécurité de l’approche conceptuelle centrée IA et de ses exigences spécifiques, afin de formaliser un schéma de cybersécurité transverse, délimité par un périmètre englobant les systèmes à base d’IA et traitant à la fois des menaces de cybersécurité et des objectifs pour les contrer.
• Aborder la problématique de la connectivité nécessaire dans les écosystèmes véhiculaires autonomes sécurisés à travers le recensement des problématiques de performance et d’interopérabilité nécessaires aux fonctions à base d’IA dans un cadre système de systèmes.
• Analyser la problématique de vérification de la fiabilité (vérification des fonctionnalités) et de la cybersécurité des écosystèmes véhiculaires autonomes sécurisés à travers la caractérisation (et, si nécessaire : la mise en place de tests) d’un ensemble d’outils dédiés.

WP#6 :

• Intégrer dans les standards préexistants de recommandations et de bonnes pratiques les spécificités liées à l’IA afin de définir les actions complétant les démonstrations possibles par tests.
• Proposer le type de preuves qui seront à fournir sous la responsabilité des industriels en charge des développements, certaines de ces preuves pouvant déjà contribuer significativement aux activités d’homologation selon le niveau de maturité mis en œuvre et démontré par les industriels.

WP#7 :

• 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.

WP#8 :

• Gérer l'articulation (règlementaire et technique), national et international, du projet PRISSMA avec l'ensemble de l'écosystème de la mobilité autonome, en garantissant l'alignement avec la stratégie nationale et les attentes des autorités et de la filière.
• Adresser les contraintes relatives à l'efficience du processus par rapport aux évolutions qui interviendront sur les fonctions et les systèmes, pour garantir la pertinence du modèle économique par rapport aux contraintes règlementaires et aux besoins des autorités.
• Prendre en compte les aspects relatifs au périmètre global de la mobilité autonome en garantissant la compatibilité des systèmes ou fonction intégrant de l'Intelligence Artificielle et leurs interfaces avec l'ensemble des éléments composant ce périmètre.
• Consolider la méthode et les outils nécessaires à la caractérisation et à l'enrichissement des ODD, en s'appuyant sur l'état de l'art et sur une méthodologie de décomposition des parcours et d'évaluation de leur criticité.