Les systèmes autonomes de conduite en boucle fermée (ADS), grâce à leurs fortes capacités de perception environnementale et à leurs décisions de conduite généralisables, suscitent un intérêt croissant tant dans le milieu académique que dans l’industrie. Toutefois, une fois déployés sur les routes publiques, les ADS sont inévitablement confrontés à une diversité de dangers liés à la conduite, pouvant compromettre la sécurité et dégrader les performances du système. Cela soulève une demande pressante en matière de résilience des ADS, notamment la capacité à surveiller continuellement les dangers liés à la conduite et à réagir de manière adaptative aux violations potentielles de sécurité, ce qui est essentiel pour maintenir des comportements de conduite robustes dans des scénarios complexes.Afin de combler cette lacune, nous proposons un cadre orienté résilience au moment de l’exécution, nommé Argus, destiné à atténuer les dangers liés à la conduite, empêchant ainsi les violations de sécurité potentielles et améliorant les performances de conduite d’un ADS. Argus surveille en continu les trajectoires générées par l’ADS afin d’identifier d’éventuels dangers, et, dès qu’un véhicule EGO est jugé en situation de danger, reprend immédiatement le contrôle via un module d’atténuation des risques. Nous avons intégré Argus à trois systèmes ADS d’avant-garde, à savoir TCP, UniAD et VAD. Nos évaluations démontrent qu’Argus améliore de manière efficace et efficace la résilience des ADS, augmentant en moyenne le score de conduite de l’ADS de jusqu’à 150,30 %, tout en empêchant jusqu’à 64,38 % des violations, avec un surcoût de temps négligeable.