L'introduction du concept d'autonomie dans le secteur ferroviaire pose de nombreux défis, notamment en termes de sécurité. En effet, la gestion des aspects sécuritaires liés à l'utilisation des systèmes d'Intelligence Artificielle (IA), et de manière générale, à l'utilisation des différents sous-systèmes d'un train autonome sont deux verrous scientifiques à traiter. Dans le premier cas, il n'existe pas dans les normes et règlements ferroviaires Européens actuels de moyens permettant d'appréhender la sécurité des systèmes d'apprentissage. Dans le deuxième cas, appliquer les méthodes et outils conventionnels d'assurance de sécurité pour élaborer l'argumentation de sécurité dans les Dossiers de Sécurité (DS) est défiant en raison de la complexité des systèmes autonomes. Ce papier se focalise sur le deuxième point en partant du constat que les formats textuels employés dans les DS freinent la mise en place d'une argumentation claire, précise et suffisante associée aux objectifs et preuves de sécurité. De nombreuses méthodes et outils graphiques ont été développés récemment pour présenter de manière plus formalisée les argumentaires de sécurité. La méthode « Goal Stucturing Notation » (GSN-Notation de structuration des objectifs) s'avère être la plus prometteuse pour répondre à cette problématique. Pour cette raison, après avoir expliqué les atouts de la GSN, nous proposons dans cette communication une approche d'assurance de sécurité pour le train autonome fondée sur cette méthode.