Le rapport “État du développement de logiciels automobiles 2025” réalisé par l’éditeur de logiciel Perforce (*) révèle une utilisation accrue des technologies d’intelligence artificielle (IA) avec des défis persistants liés à la complexité du code et une priorité accordée à la sûreté plutôt qu'à la sécurité. 

Dans cette étude, la sureté de fonctionnement (safety) redevient ainsi la principale préoccupation pour 49 % des 650 développeurs interrogés. Mais aujourd’hui, selon le rapport, les équipes guidées par les normes de sécurité fonctionnelle doivent désormais prendre en compte des considérations supplémentaires lors de l'utilisation de l'intelligence artificielle, car les algorithmes d’IA ont tendance à être non déterministes. D’où le fait que de plus en plus d'ingénieurs utilisent les dernières directives ISO 8800 relatives à l'IA dans le cadre de leur développement. 

« Le développement de logiciels automobiles dépend de plus en plus des systèmes d'IA, mais ces logiciels doivent toujours être développés, déployés et maintenus dans un souci de sureté de fonctionnement, commente Jill Britton, directrice de la conformité chez Perforce. Dans ce cadre, les systèmes d'IA posent des défis supplémentaires pour garantir la sureté fonctionnelle. Ici, pour fournir des orientations, de nouvelles normes actualisées apparaissent en vue de leur utilisation dans les applications critiques en terme de sûreté de foncitonnement. »

Dans cette étude, l'IA devient le cœur de la conception de véhicules autonomes pour 42 % des professionnels de l'automobile - en hausse de 9 % par rapport à l'année dernière - et impacte certains composants des véhicules connectés (41 %). Les systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) étant les principaux composants utilisant des applications IA /ML (Machine Learning), aux côtés des systèmes d'infodivertissement embarqués et des sous-systèmes de détection à base de lidar (Light Detection and Ranging).

Dans le rapport précédent, Perforce note que la sécurité était devenue une préoccupation majeure. Mais avec l'introduction rapide de l'IA/ML dans le développement et la conception de véhicules connectés et autonomes, la sureté est redevenue une préoccupation majeure en 2025.

A ce niveau, la sécurité fonctionnelle est bouleversée car il faut s'assurer que les logiciles d'IA ne fassent rien d'inattendu alors que la norme ISO 26262 dans le secteur automobile est déterministe, avec un point d'entrée et un point de sortie. Avec la spécification ISO 8800 on glisse ainsi vers une analyse des moyens pour réduire le risque plutôt que de le faire de manière étape par étape. 

Le rapport révèle ainsi que 71 % des personnes interrogées adoptent la norme ISO/DPAS 8800 pour l'assurance de la sécurité fonctionnelle de l'IA. L’étude révèle aussi que les professionnels du logiciel automobile sont de plus en plus conscients que la maintenance d'un code de haute qualité contribue à la sécurité du système logiciel.

Cependant, la complexité de la base de code peut rendre la production d'un code de qualité difficile, en particulier pour les ingénieurs ayant moins de trois ans d'expérience : 57 % des répondants ayant moins d'un an d'expérience et 45 % ayant entre un et trois ans d'expérience ont indiqué que la complexité du code était leur principale préoccupation, contre 37 % pour ceux ayant plus de cinq ans d'expérience. Ces derniers ayant cité les ressources de test comme leur principale préoccupation en matière de qualité.

Si la conjoncture générale du marché et la compétitivité motivent la plupart des organisations, celles-ci mettent l'accent sur l'optimisation des ressources existantes (49 %) et la formation des talents existants (42 %).

Parallèlement, les développeurs se tournent vers des outils d'analyse statique pour gérer des bases de code complexes, garantissant ainsi la conformité aux normes industrielles telles que les spécifications MISRA et l'ISO 21434. Le rapport révèle ainsi que 30 % des équipes privilégient l'amélioration de la qualité logicielle grâce à l'analyse statique, au contrôle de version et aux outils de tests continus. 

Le rapport montre que 86 % des répondants utilisent au moins une norme de codage, ce qui est important pour la qualité du code. 53 % utilisent des outils d'analyse statique et 30 % citent l'amélioration de la qualité logicielle comme principale raison. 89 % doivent suivre les indicateurs de qualité du code afin de réduire les erreurs, soit une augmentation de 12 % par rapport à l’étude de l’année dernière. 

(*) Cette étude annuelle a été menée en collaboration avec la société Automotive IQ et la Fondation Eclipse. Elle est disponible gratuitement en téléchargement ici.