Comment Amazon aide à façonner le futur de la F1

Depuis la saison 2018, les outils d'apprentissage automatique mis à disposition par Amazon Web Services (AWS) dans le cadre du partenariat avec la Formule 1 permettent d'améliorer l'expérience visuelle de millions de spectateurs en fournissant de nombreuses informations sur l'évolution de la course : opportunités de dépassement, état des pneumatiques, possibilités d'undercut/overcut lors d'un arrêt au stand, etc.

Et en coulisses, ces mêmes outils ont joué un rôle déterminant dans l'écriture des règles qui entreront en vigueur en 2022, comme l'explique Rob Smedley, consultant technique de la F1, à Motorsport.com. "Au sein de la F1 et dans le cadre du partenariat avec AWS, nous explorons la véritable puissance de l'apprentissage automatique, de l'analyse et du savoir-faire d'AWS pour que le sport soit plus passionnant", indique-t-il. "Nous nous en sommes déjà servi lors de la conception via CFD de la voiture de 2022. AWS a joué un rôle important dans ce processus. Notre travail consiste à regarder sans cesse ce qui sera la prochaine étape. À l'heure actuelle, nous sommes fortement impliqués dans le design des circuits."

En partant à la conquête de nouveaux marchés, via l'intégration de nouveaux circuits dans son calendrier tels que Jeddah et Miami, la catégorie reine se fixe pour objectif de fournir le meilleur produit possible sur la piste. La définition d'une "bonne course" est assez subjective mais Smedley, anciennement passé par Ferrari et Williams, estime que les données recueillies sur les circuits actuels peuvent être utilisées à ces fins.

"Imaginez un scénario dans lequel vous êtes en mesure de collecter les données de tous les circuits : dépassements, trajectoires, niveaux de vitesse et la myriade d'autres paramètres dont vous avez besoin", avance-t-il. "Vous serez alors en mesure d'améliorer le modèle, qui dira : 'Le circuit doit ressembler à ceci, voici les facteurs les plus importants'."

Et lorsque des facteurs autres que la configuration du tracé sont ajoutés à l'équation, comme les niveaux d'adhérence, les conditions météorologiques, la température de la piste et la possibilité pour les pilotes de combattre, les simulations deviennent de plus en plus complexes. Un outil capable de prendre en compte l'ensemble de ces facteurs permettrait à la F1 d'avoir le "nec plus ultra" en matière de conception de circuit, selon Smedley.

"En rentrant davantage d'informations, les algorithmes deviennent bien plus complexes, par exemple une voiture suivant une autre, ou un niveau d'adhérence variable tout au long de la course. Ou aussi quand vous avez des facteurs extérieurs, comme le vent et la pluie", dit-il. "Si vous êtes en mesure de créer des algorithmes et des modèles suffisamment complexes pour qu'ils puissent concevoir le circuit à votre place, ce serait le nec plus ultra. Ce que j'aime dans ce partenariat, c'est que nous sommes toujours à la recherche de la prochaine grande innovation, et il y a assez de puissance pour y parvenir."

En mettant de côté le design des monoplaces et des circuits, les données d'AWS permettent aussi à la F1 d'étudier l'incidence éventuelle d'un changement sur le format des week-ends de Grand Prix. Ayant évoqué puis abandonné l'idée d'une grille de départ inversée, la discipline a pu prédire son effet sur le spectacle en piste à travers plusieurs simulations.

Une autre solution a été retenue, et elle fera ses grands débuts le mois prochain, à Silverstone, lorsque la F1 organisera la première qualification sprint de son Histoire. Les pilotes, les écuries et les fans sont curieux de savoir quel sera l'impact d'une course de 100 kilomètres. De leur côté, l'équipe de Smedley et AWS cherchent à prédire ce qui pourrait se passer pour obtenir des courses plus palpitantes.

"Nous y travaillons depuis un certain temps avec l'équipe de Pat [Symonds, directeur technique de la F1]", déclare Smedley. "En fait, je viens de téléphoner à Pat il y a 20 minutes pour discuter de ce que nous pensons être les scénarios qui auront lieu pendant le week-end [du GP de Grande-Bretagne]. Il est clair que nous essayons d'être en avance sur tout le monde. C'est la première fois que nous sommes sur un pied d'égalité avec les équipes, parce que nous apprenons au même rythme qu'elles."

"Les Qualifications Sprint ne seront un succès que si nous sommes capables de tenir les fans au courant de ce qui se passe. Si c'est un peu flou et que vous ne savez pas vraiment ce qui va se passer, je pense que nous perdrons un peu l'avantage des Qualifications Sprint. Ross [Brawn, directeur sportif de la F1] a été très clair avec nous à ce sujet, en essayant de maximiser cette opportunité. Avec AWS, nous sommes donc en train de revoir ce que nous pouvons faire et ce dont nous avons vraiment besoin. Quelles sont les parties importantes des Qualifications Sprint ? Quelle est la partie importante des qualifications traditionnelles ? Comment tout cela s'intègre-t-il dans la course ?"

Les outils d'apprentissage automatique d'AWS peuvent aider à prédire les réponses à ces questions, mais seule l'exécution apportera une réponse définitive. Néanmoins, avec celle-ci viendront d'autres données, ce qui mènera à de nouvelles questions. Un processus cyclique que les ingénieurs de la F1 accueillent avec plaisir.

"Si vous revenez 25 ans en arrière, à mes débuts, nous obtenions un petit bout de données, et nous pensions alors tout savoir puisque c'était le bout que nous recherchions. Mais tout ce que cela faisait, c'était de nous conduire au bout suivant, puis à celui d'après. Cela ne s'arrêtait jamais. L'exploration des connaissances est constante, on ne peut jamais l'arrêter. Une fois que l'on a obtenu le Graal, on pense avoir résolu tous les problèmes. Mais ensuite, on réalise qu'il y a de plus en plus de choses qui nous sont inconnues. C'est ce qui est le plus passionnant, pour être honnête."