Une analyse des données en temps réel au service du pilote

L’un des principaux cas d’usage que l’on constate aujourd’hui est celui qui consiste à améliorer la conduite du pilote en temps réel. La vitesse à laquelle la voiture roule, la consommation d’essence ou encore la température du moteur sont autant de sources génératrices de données sur lesquelles les écuries s’appuient pour identifier les risques potentiels et agir en conséquence. Dans ce processus, l’analyse des données en temps réel, une fois capturées, va jouer un rôle clé. Une fois le problème identifié, le mécanicien n’a plus qu’à entrer en contact avec le pilote, lui conseiller d’adapter sa conduite comme nécessaire et agir ainsi avant même que l’incident ne se soit produit.

Apprendre du passé pour prédire l’avenir
La donnée vient également servir les écuries en matière d’analyse prédictive. Le fait de conserver toutes ces informations au sein du système d’informations va permettre de les analyser à posteriori, déterminer quel élément a influencé quelle partie (le pilote freine plus brusquement à l’approche de tel virage, la voiture concurrente a réagi plus rapidement dans telle situation) et ainsi en tirer les enseignements nécessaires pour les prochaines courses. D’un point de vue plus matériel, l’analyse de la conduite du pilote permettra également d’éviter toute panne ou casse de pièces automobiles.

Anticiper l’impact des contraintes extérieures pour les neutraliser
Si les écuries se basent traditionnellement sur des systèmes propriétaires incluant uniquement les données issues de leurs voitures et de leurs capteurs, les constructeurs commencent peu à peu à se pencher sur des architectures modernes de Big Data, caractérisées par leur capacité à intégrer des données extérieures. Pour cela, les technologies open source sont à préférer. Plus flexibles et moins chères, elles représentent une alternative qui mérite d’être étudiée, surtout si l’on considère que les volumes de données collectées ne feront qu’augmenter dans le futur.

Humain vs. technologie : mettre les performances au service de l’expérience
Si l’exploitation des données constitue une arme redoutable pour la Formule 1, les informations qui en sont retirées n’en restent pas moins subjectives puisque soumises à l’interprétation d’êtres humains. Dans ce contexte, il semble légitime de s’interroger sur la performance que pourrait réaliser une voiture de Formule 1 si son pilote n’était pas un être humain mais bien un logiciel informatique. »