Ce qui se cache derrière le graphique "Performance du pilote"

Depuis quelques années, la Formule 1 et Amazon Web Services (AWS) collaborent dans la création et la diffusion de graphiques pour faciliter la compréhension des spectateurs. Néanmoins, l'imprécision de certains et le manque d'impertinence d'autres n'en font pas la partie préférée des fans de F1 lorsqu'ils regardent un Grand Prix à la télévision.

Dans le viseur des spectateurs, on trouve notamment le graphique "Performance du pilote". Celui-ci est apparu pour la première fois à l'écran lors du week-end du Grand Prix de France. Les données, qui suggéraient par exemple que Max Verstappen utilisait 98,7% du potentiel de sa voiture dans les virages, contre 97,1% pour Lewis Hamilton, ont été mal accueillies par certains commentateurs et consultants, dont Martin Brundle en Grande-Bretagne. "Ce sont bien des données, je ne sais pas d'où elles viennent, mais voici ce qu'elles disent", avait commenté l'ancien pilote de F1.

Alors que les sceptiques remettent en question la valeur d'un grand nombre de graphiques mis en avant par la F1, en particulier celui de la performance des pneus, les responsables affirment que les chiffres sont beaucoup plus proches de la réalité que certains ne le pensent. Comme l'a expliqué Rob Smedley, consultant technique de la F1 et jouant un rôle central dans l'élaboration des graphiques, les équipes sont impressionnées par ce qui est présenté aux fans.

"C'est assez intéressant en fait, parce que lorsque nous avons commencé [à diffuser les graphiques], il y avait beaucoup de commentaires du genre : 'Comment peuvent-ils faire ça ?'", a-t-il déclaré à Motorsport.com. "J'ai beaucoup d'amis, et surtout des amis techniciens qui travaillent pour des équipes [de F1]. Et après que le graphique 'Performance des pneus' soit apparu, j'ai commencé à recevoir pas mal de messages disant : 'Comment avez-vous fait ça, alors ? Parce que c'est assez précis !'"

Évaluer les pilotes

Les composants de la voiture et des pneus, qui peuvent être correctement évalués, sont une chose. L'étiquetage des performances d'un pilote en est une autre, plus subjective et donc beaucoup plus complexe. Selon la Formule 1 et AWS, l'objectif de ce graphique est de donner un aperçu de la manière dont chaque pilote exploite les performances de la voiture. L'idée est donc de savoir si, par exemple, un George Russell se qualifiant en Q2 fait un aussi bon travail qu'un Max Verstappen prenant la pole position. Pour que cela puisse être correctement jugé, un ensemble complet de données doit être établi pour évaluer les performances de la Williams et celles de la Red Bull.

Dans un récent billet d'AWS, Smedley a expliqué comment ces données sont établies. "Prenons un exemple simple : si un pilote X, en pole position dans la meilleure voiture, est capable de réaliser un temps de 1'30 en extrayant 100% du potentiel de sa voiture, ses temps seront plus lents s'il extrait moins de performance", a-t-il commenté. "Disons que le pilote X n'extrait plus que 91% de la performance maximale. Le résultat en temps au tour sera trois secondes plus lent, donc 1'33."

"Prenons maintenant l'exemple d'un pilote Y, qui est dans la voiture la plus lente sur la grille. Dans ce cas, le pilote Y ne peut pas faire mieux qu'un temps de 1'32, même en exploitant 100% du potentiel de sa voiture. En revanche, lorsque le pilote Y n'en exploite que 91%, son temps au tour tombe à 1'35."

"Si nous utilisons une simple interpolation linéaire des valeurs des résultats des pilotes X et Y, soit des temps de 1'31"1 et 1'32"3 respectivement, nous obtiendrons le résultat suivant : le pilote X a exploité 96,7% du potentiel, le pilote Y a exploité 99,1%. Nous nous retrouvons donc dans une situation où, sur la grille, le pilote Y a 1,2 seconde de retard sur le pilote X alors qu'en réalité, il a mieux exploité sa voiture (99,1% contre 96,7%)."

Quels facteurs entrent en jeu ?

Pour que les chiffres collent, il faut que les données de base soient suffisamment solides afin de déterminer la performance maximale de chaque voiture. C'est là qu'intervient l'expertise d'AWS dans l'analyse de la myriade de capteurs, ce qui a permis de construire un modèle complexe de voiture et de simulation.

Le principal facteur déterminant est le niveau d'adhérence à l'avant et à l'arrière dont dispose le pilote, car il détermine l'enveloppe de performance de la voiture. Un pilote se rapprochant de cette limite aura un pourcentage de performance plus élevé. Les virages ont également été divisés en trois parties : le freinage, la prise de virage et la phase de sortie, chaque partie ayant ses propres données.

"La modélisation commence par la reconstruction des forces des pneus à partir des données de télémétrie disponibles en caméra embarquée (accéléromètre, vitesse, etc.)", indique Smedley. "Nous ajoutons ensuite un modèle de pneu paramétrique et nous pouvons calculer la force maximale que chaque pneu est capable de générer selon les conditions de la voiture."

Sur un tour complet, la proximité du pilote avec la limite d'adhérence dans les trois phases du virage fournit le résultat final, qui est diffusé sous forme de pourcentage. Mais Smedley précise qu'il ne faut pas prendre ces chiffres pour argent comptant, car certains facteurs dans la performance vont bien au-delà des données récoltées : "Nous devons toujours nous rappeler que la F1 est un mélange d'excellence humaine et technique et que nous ne pouvons donc pas négliger la contribution de la voiture. Il est cependant extrêmement instructif de comprendre à quel point chaque pilote peut se rapprocher de la limite de sa machine".