Un autre casse-tête sur un écran d’ordinateur monté au milieu du garage. Avec 14 autres personnes assises dans un espace de contrôle de mission silencieux dans le paddock, ils ont essayé de minimiser les millisecondes alors que deux coureurs alpins couraient sur la piste à 200 milles à l’heure. La Formule 1 monoplace à roues ouvertes transmet plus d’un million de points de données par seconde au cloud. De là, l’information est relayée au garage de l’équipe ainsi qu’à un certain nombre d’assistants outre-Atlantique.

Au 23e tour – avec 33 autres restants lors du Grand Prix de Formule 1 d’octobre – l’équipage en polo a retenu son souffle en regardant Lance Stroll d’Aston Martin entrer en collision avec Fernando Alonso d’Alpine. La collision a envoyé Alonso en vol contre le mur et a généré suffisamment de débris pour endommager l’aile avant de la voiture derrière lui, qui se trouvait être conduite par un autre pilote Alpine, Esteban Ocon.

Les deux coureurs alpins ont poursuivi leur périple, au grand étonnement du public, grâce aux données que la voiture génère en temps réel.

« Le contact de Fernando avec la barrière est assez important, mais nous pouvons dire d’après les données que la suspension n’a subi aucun dommage significatif et qu’elle peut continuer en toute sécurité », a déclaré Ciaron Pilbeam, ingénieur de course en chef de l’équipe Alpine. Propriété. « Pour la voiture d’Esteban, les données ont montré un petit effet sur les performances mais pas assez pour changer l’aileron avant lors d’un arrêt au stand, ce qui prendrait quelques secondes de plus qu’un arrêt au stand normal. »

Aujourd’hui, les équipes de F1 utilisent le cloud pour réduire d’un centième de seconde leur temps au tour, la mince marge entre gagner et perdre. Alpine, la marque de voitures de sport du constructeur automobile français Renault, est l’outsider boule d’argent-Analyse de style de cette saison pour défier les champions en titre de la série avec un budget à succès comme Redbull et Mercedes Benz.

Les données peuvent démocratiser un sport notoirement coûteux pour une équipe à petit budget qui manque de fonds pour, disons, « la meilleure et la plus grande soufflerie », selon le PDG d’Alpine, Laurent Rossi. La numérisation de la recherche et du développement peut uniformiser les règles du jeu pour des équipes qui étaient auparavant désavantagées par rapport aux géants.

« Les simulateurs ne sont pas à forte intensité de capital et beaucoup moins chers que les tests physiques », a déclaré Rossi. « Tout le monde peut en acheter un. »

L’approche basée sur les données a radicalement changé le sport au cours des dernières années. Les voitures disposent désormais de plus de 300 capteurs qui mesurent une variété d’entrées, y compris la température, la pression des pneus et la piste. Les chiffres recueillis auprès de 10 équipes de Formule 1 au cours de la saison peuvent générer plus d’un milliard de simulations qui constituent la stratégie de week-end de course de chaque équipe.

« Cette voiture est pleine de capteurs car la différence entre la pole position et la grille arrière n’est que de 4% », a déclaré Edward Green, responsable de la technologie commerciale chez McLaren Racing. « C’est un sport avec de très bonnes marges, et vous devez trouver tous les moyens d’en tirer profit. »

Il y a à peine 25 ans, les voitures de F1 enregistraient des données de base sur des disquettes qui étaient ensuite envoyées à la maison pour que l’équipe les analyse. Désormais, ils utilisent le cloud pour capturer 1,5 téraoctet de données pendant les week-ends de course et les envoyer dans le monde entier presque en temps réel, réduisant ainsi la latence de quelques jours à quelques millisecondes.

« Cela ne ressemble pas à beaucoup de temps », a déclaré Green. « Mais dans le monde de la Formule 1, quelques millisecondes signifient quelques mètres sur la piste. »

L’équipe McLaren utilise le prototype et le logiciel de simulation de Dell, ainsi que le service de conférence Webex de Cisco, pour collaborer même lorsque, par exemple, les ingénieurs sont au Royaume-Uni, le conducteur est en Australie et la voiture est au Canada.

10 équipes sur la grille utilisant divers fournisseurs de technologie cloud. Red Bull utilise Diseuse de bonne aventure Logiciel cloud pour analyser les décisions critiques, telles que le moment des arrêts aux stands et les pneus à utiliser, pour s’assurer que l’équipe termine première à Austin. L’équipe Ferrari F1 en collaboration avec Amazone Services Web, qui fournissent le cloud computing et l’apprentissage automatique pour exécuter des simulations et améliorer les performances le jour de la course.

Le partenaire de développement logiciel Alpine KX a assimilé des tonnes de données à examiner au fur et à mesure que l’équipe progressait dans une saison de 23 circuits qui s’étendait d’Austin à l’Australie. Le jour de la course, les données ont été partagées et analysées avec 60 autres ingénieurs basés à l’usine Alpine d’Enstone, en Angleterre, et au bloc opératoire de Viry-Châtillon, en France.

Avant de travailler avec des voitures de course, KX s’est concentré sur les marchés financiers, un autre domaine où les millisecondes comptent. Pourquoi réinventer la roue, pensent les dirigeants d’Alpine, alors qu’ils peuvent couper et coller à partir de l’expérience KX pour aider les traders à grande vitesse à obtenir un avantage d’une seconde sur la concurrence ?

Mais les données brutes seules ne sont pas une solution miracle, déclare Nathan Sykes, directeur de l’information chez Alpine. Plus une voiture génère de données, plus elle est difficile à gérer, en particulier lorsqu’il s’agit d’expliquer ce que les 19 autres voitures pourraient faire sur la piste à un moment donné.

La prochaine frontière de la Formule 1, a-t-il expliqué, est un logiciel qui perfectionne l’intelligence artificielle pour extraire des informations et tirer des conclusions pertinentes. Les données sont inutiles à moins que les équipes ne puissent débloquer des avantages concurrentiels grâce à la modélisation informatique.

« Il y a beaucoup de données à examiner pour obtenir ce que vous voulez », déclare Sykes.

Mais d’innombrables simulations n’auraient pas pu prédire que la voiture de Stroll entrerait en collision avec Alonso au virage 12, détruisant les deux voitures Alpine d’un seul coup. Alonso et Ocon ont respectivement pris les septième et 11e places sur 20 pilotes.

« Les données vous donneront probablement la plupart des performances que vous souhaitez obtenir », a déclaré Rossi. « Et puis il y aura un peu de facteur humain, ce qui est bien, car c’est un sport. »

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