Fast data, analyse prédictive… La Formule 1, une course de vitesse à tous les niveaux

Belle performance pour Mercedes-AMG Petronas Motorsport au grand Prix de Formule 1 de Barcelone ce dimanche 13 mai 2018. L’écurie s’est offert un doublé sur le podium, Lewis Hamilton en tête avec un temps de 1:35:29.972, suivi de Valtteri Bottas, +20.593s derrière. "Les pilotes vont 4 .7 sec plus vite que l’an dernier", indique un porte-parole de Mercedes AMG Petronas Motorsport.

En Formule 1, gagner un millième de seconde peut faire toute la différence pour remporter la course. Mais la rapidité de la voiture ne suffit pas ! C’est un sport d’équipe où les interactions "homme-machine" sont primordiales. Et dans ce cadre, la data est clé. "La Formule 1 est devenue profondément data driven", indique Geoffrey Willis, director of digital engeneer and transformation de Mercedes-AMG Petronas Motorsport, à L’Usine Digitale. "La data aide les équipes techniques à savoir ce qui se passe sur la piste, avec les pilotes et sur la voiture".

A chaque course, sur 62 techniciens, 20 ingénieurs (dont 2 data analysts), sont ainsi mobilisés dans le garage. Sans compter les centaines d’ingénieurs qui travaillent sur les performances des véhicules et l’analyse des données entre chaque course. L’écurie songe d’ailleurs à renforcer ses équipes en data scientist.

300 capteurs par voiture et 500 Gb de données à chaque course

Chez Mercedes-AMG Petronas Motorsport, chaque voiture embarque près de 300 capteurs pendant les essais. La veille pour les qualifications et le jour J, ce nombre passe à 200, pour alléger la voiture. Car chaque milligramme compte. Température des pneus, pression, débit d’air, trajectoire, positions sur le sol, suspension, système hydraulique, boîte de vitesse, vibration… Tout est mesuré. Durant un week-end de course, 500 GB de datas sont ainsi collectées.

Mais au-delà du volume… tout l’enjeu réside dans la vitesse de transfert de cette donnée. Celle-ci doit pour voir être disponible en temps réel. Et ce, afin que les ingénieurs de l’écurie puissent réagir le plus rapidement pour définir une configuration optimale du véhicule. "On utilise Qualcomm pour extraire toutes les données de la voiture. Ensuite, toutes les données sont transmises par Tata Communications", nous précise un porte-parole de l’écurie lors de la visite du garage sur le circuit de Barcelone, la veille de la course. Et ce, avec une vitesse de transfert de 1,9 Gb/sec.

Sur ce sujet de vitesse de transfert, l’écurie travaille d’ailleurs aussi avec Qualcomm sur la 5G et le 60 GHz. "La 5G fonctionne quand la voiture entre au niveau du pit lane. Sur les 4 derniers mètres, on switche en 60GHz. On a introduit cela l’an dernier", nous précise un porte-parole technique de Mercedes AMG Petronas Motorsports.

l'analyse prédictive, clé de la performance

Mais rien ne sert de collecter de la donnée pour collecter de la donnée. Le point clé réside dans son analyse. Mercedes-AMG Petronas Motosports a ainsi signé en avril 2017 un partenariat technique avec Tibco qui offre des solutions analytiques et de data visualisation. "Les applications de Tibco sont utilisées pour la stratégie de la course", explique Geoffrey Willis.

Grâce à des algorithmes de machine learning, et la combinaison de la data en temps réel aux données historiques, l’écurie peut ainsi mesurer et prédire le comportement de la voiture selon les conditions de la course (état de la piste, humidité, température extérieure… ). Un moyen pour les ingénieurs de construire les meilleurs scénarios pour chaque course (nombre d’arrêt au stand, type de pneus, trajectoire…). Avec les données GPS, la data peut également permettre d’indiquer au pilote à quel moment il est préférable de freiner par rapport à ces concurrents, par exemple.

Au total, des millions de combinaisons et simulations sont ainsi créées, soit 45 téraoctets de données générés sur une semaine pour chaque course. Le stockage des données est quant à lui assuré par Pure Storage pour les datas centers physiques et Rubrik pour le cloud.
 

Les pneus et la boite de vitesse, des datas déterminantes

Parmi les données scrutées à la loupe, les ingénieurs regardent en priorité les informations provenant des pneus. A titre d’exemple, 5 degrés de différence de température des pneus peuvent être déterminants pour la course. Selon les indications, le pilote devra alors adapter une trajectoire et une vitesse précise.

"Quand on arrive sur le circuit, une chose nous manque, c’est ce petit détail qui va nous dire comment le tarmac va fonctionner avec les pneus. C’est très sensible de surveiller son évolution de son état tout au long de la course  (adhérence, température…), commente Geoffrey Willis. On modifie les caractéristiques de la voiture tout au long du week-end mais on regarde les pneus, la distribution de la température et leurs aspects physiques. Si on comprend mieux les pneus, on a plus d’informations pour concevoir davantage de programmes sophistiqués."

Autres données clés : celles en provenance de la boîte de vitesse. "Notre boîte de vitesse nous permet de changer de vitesse sans trouble. Sachant qu’il faut 13 millisecondes pour chaque changement de vitesse, on a des fenêtres de tir de milliers de secondes pour le faire. Tout cela dépend de la dynamique et de la flexibilité de la boîte de vitesse. Donc, on regarde constamment à faire en sorte que le changement de vitesse soit plus rapide mais aussi plus doux avec le moins d’à-coups possible. On se concentre à améliorer cela. Et on récolte beaucoup de données sur ce point, sur les causes d’éventuels dommages…"

"Nous utilisons des modèles robotiques. Après chaque course, on y intègre les données et on peut ainsi voir course après course ce qui fonctionne correctement ou pas. Plus le système est utilisé, plus il apprend. Cela nous permet de configurer des nouveaux modèles", détaille Michael O’Connell, Chief Analytics Officer chez Tibco.

La data visualisation comme outil d’aide à la décision

Pour faciliter cette analyse, l’écurie utilise Spotfire Analytics, la solution de data visualisation de Tibco. "Nos ingénieurs le prennent en main et s’aperçoivent au fur et à mesure des nombreuses possibilités", explique Geoffrey Willis. C’est un gros volume de données à catégoriser mais quand on commence réellement à creuser, cela nous apporte une meilleure compréhension".

"La clé pour nous est de créer de meilleurs modèles numériques, poursuit-il. Si on veut développer de nouveaux systèmes aérodynamiques ou systèmes de suspension, nous devons faire cela. On apprend tout le temps de nos modèles, mais nous ne pouvons pas tout prédire dès maintenant. On doit continuer de creuser la donnée pour atteindre un nouveau niveau de compréhension. On investit beaucoup dans les méthodes de programmation pour construire des modèles plus complexes. Nous n’en sommes qu’au début de l’exploitation de cette data", ajoute-t-il.

La transformation digitale de la Formule 1 est bel et bien entamée. Et sur ce point Mercedes AMG Petronas Motorsports semble avoir pris là aussi la pole position. Dans les projets à venir également, l’exploitation de la réalité augmentée, non seulement pour le design mais aussi la maintenance, ainsi que l’utilisation de la blockchain pour la protection des données. Autant d'innovations qui permettent égalament de prendre de l'avance pour les véhicules commerciaux de Daimler-Mercedes...

Le jour de la course, à 10h30, l’équipe technique se réunit, sans les pilotes, pour aborder tous les points à surveiller et déterminer un plan A et un plan B qui seront communiqués ensuite aux pilotes. "Les pilotes sont très engagés sur tous ces sujets", nous assure Geoffrey Willis. "Je n'aurais pu le faire sans cette équipe incroyable, ils ont fait un excellent travail", a d’ailleurs indiqué Lewis Hamilton à l’issue de la course. CQFD ?

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