Sport automobile de renom, la Formule 1 n’a cessé d’évoluer depuis sa première course en 1950. En perpétuelle quête de performance, les constructeurs ont su tirer parti de la transformation numérique. À l’occasion du 78e Grand Prix de Monaco, découvrez l’impact des technologies dans l’univers de la F1 !
Dimanche dernier s’est déroulé le 78e Grand Prix de Monaco ! Remportée par Max Verstappen, la course a rassemblé près de 1,35 million de téléspectateurs sur Canal+. Un record historique pour une diffusion de Formule 1 sur la chaîne cryptée.
Caractérisé par son étroitesse, ce circuit urbain rend les dépassements particulièrement difficiles. Une course de prestige millimétrée, qui implique une performance irréprochable pour décrocher la première place !
Depuis le tout premier Grand Prix disputé le 13 mai 1950 en Grande-Bretagne, les écuries se livrent une course à l’innovation. L’évolution technologique a inévitablement changé le monde de la F1. Lors des essais et de chaque course, une quantité impressionnante de données est collectée. « Au tout début, nous étions très limités en données. Au fil du temps et de la technologie, la quantité de données que nous obtenons a augmenté de façon exponentielle. » confie Chris Dyer, responsable de la performance chez Renault au média Autocar.
Le numérique s’est fait une place de choix dans cette discipline automobile, où la capacité d’acquérir des données brutes et d’y extraire des informations, est décisive pour le podium.
Le résultat d’une course se dessine autour d’une multitude de critères : pression et usure des pneus, consommation de carburant, suspension, aérodynamique… Des facteurs minutieusement contrôlés afin de garantir la meilleure performance possible durant la compétition. Le numérique intervient alors dans les évaluations des équipements, grâce à la collecte de data.
De ce fait, les écuries comptent désormais plusieurs Data Scientist et Data Analyst dans leurs rangs, en plus des centaines d’ingénieurs qui veillent à l’amélioration des systèmes. « La data aide les équipes techniques à savoir ce qui se passe sur la piste, avec les pilotes et sur la voiture » explique Geoffrey Willis, director of digital engeneer and transformation de Mercedes-AMG Petronas Motorsport, à L’Usine Digitale.
Mais comment ça marche exactement ? Toujours chez Mercedes-AMG Petronas Motorsport, chaque monoplace est équipée de près 300 capteurs lors des essais. Le jour de la course, ce nombre est réduit à 200 afin d’alléger la voiture. Sur tout un weekend, on compte environ 500 GB d’informations recueillies par ces objets connectés.
Un volume colossal de données, dont les échanges voiture-écurie sont assurés par dans antennes 4 ou 5G et par la fibre optique. Ces infrastructures télécom sont indispensables pour transmettre de telles quantités de données. Parallèlement à l’aspect quantitatif, la vitesse de transfert est déterminante pour l’équipe technique. Celle-ci doit être capable de réagir instantanément et d’ajuster ses actions selon tournant que prend la compétition. La fibre permet ainsi d’acheminer les informations en temps réel afin de garder un certain contrôle sur la course et d’écarter tous les angles morts.
Si la collecte de données est essentielle aux équipes automobiles, elle n’est pourtant pas suffisante pour améliorer les capacités de la voiture pendant la compétition. Une interprétation par les experts en data est nécessaire afin de construire plusieurs scénarios.
Pour ce faire, les écuries ont recours à la dataviz (visualisation de données). Cette méthode consiste à transformer des informations brutes en graphiques ou autres objets visuels (schémas, etc). Cette simplification des informations fait gagner énormément de temps aux équipes, leur permettant ainsi d’accélérer la prise décision. Les outils de data visualisation servent également à mettre en lumière les anomalies ou risques possibles et, ainsi, à proposer des solutions adaptées à chaque cas de figure.
D’autre part, le machine learning complète la prédiction de situations. L’apprentissage automatique propose des statistiques en temps réel selon l’évolution de la course et les données collectées par le passé. L’outil va ensuite suggérer des décisions pour gagner en performance. Cela permet, par exemple, de prédire la dégradation des pneus et donc d’optimiser les arrêts au stand. Cet avantage, Geoffrey Willis et son équipe l’ont constaté pendant une course : « en 2019 en Hongrie nous avons décidé de changer les pneus alors que nous avions 20 secondes de retard, et nous avons réussi à arracher la première place deux tours avant la fin car les pneus de l’adversaire étaient endommagés. C’est ce que permet l’analyse de données : prévoir l’imprévisible. »
Il existe des milliers de combinaisons de facteurs possibles. Le rôle du machine learning est de trouver quelle sera celle qui fera gagner de précieuses millisecondes aux monoplaces. Mais pour assurer une telle fonctionnalité, la vitesse de transfert des données doit être optimale. Pour extraire et analyser ces informations, les circuits se raccordent à la fibre optique. Grâce à cette infrastructure, le débit dépasse le Giga bit, comme pour le circuit de Barcelone qui enregistre une connexion de 1,9 Gb/sec. Sans la fibre, la dataviz, le machine learning mais aussi la communication radio entre écurie et pilote sont largement compromises.
La Formule 1 a bel et bien entamée sa transformation digitale. Aujourd’hui, on imagine mal de telles performances sans l’aide de la technologie. Pour cause, le déploiement de la fibre sur les circuits a permis aux écuries de collecter de nombreuses données sur les monoplaces et leur environnement. Analysées par la suite, ces informations permettent d’ajuster la stratégie de course afin de de gagner en flexibilité et efficacité. Le numérique est donc un facteur clé de succès, qui par son évolution constante, promet de pousser la F1 toujours plus loin.
Charlotte B.