POURQUOI LA F1 A CHOISI AWS

Nous avions besoin d'un fournisseur de technologie qui nous aide à innover plus rapidement et à projeter notre organisation vers l'avenir, et AWS était le choix évident pour notre partenariat. En exploitant l'étendue et la profondeur des technologies cloud innovantes d'AWS, nous avons pu partager avec les fans des décisions prises en une fraction de seconde sur la piste, redessiner nos futures bolides de F1, nous aider à mieux comprendre la richesse des données de la F1, exécuter des analyses et mettre en place du machine learning pour exploiter la puissance de ces données, et bien plus encore. Nous sommes enthousiasmés par ce que nous avons accompli et ravis de voir ce que nous pouvons encore faire ensemble.

- Ross Brawn, Directeur Général de Motor Sports, F1

Nous avions besoin d'un fournisseur de technologie qui nous aide à innover plus rapidement et à projeter notre organisation vers l'avenir, et AWS était le choix évident pour notre partenariat. En exploitant l'étendue et la profondeur des technologies cloud innovantes d'AWS, nous avons pu partager avec les fans des décisions prises en une fraction de seconde sur la piste, redessiner nos futures bolides de F1, nous aider à mieux comprendre la richesse des données de la F1, exécuter des analyses et mettre en place du machine learning pour exploiter la puissance de ces données, et bien plus encore. Nous sommes enthousiasmés par ce que nous avons accompli et ravis de voir ce que nous pouvons encore faire ensemble.

- Ross Brawn, Directeur Général de Motor Sports, F1

Avec des pilotes qui atteignent des vitesses de 370 km/h, effectuent des arrêts aux stands en moins de deux secondes et abordent les virages avec une force de 5 G, la FORMULE 1 (F1) a besoin d'un fournisseur de technologie aussi rapide que son sport. La F1 n'est pas seulement une bataille entre les meilleurs pilotes du monde. Elle met aussi en compétition certains des ingénieurs les plus innovants du monde. En faisant appel à AWS, la F1 utilise des technologies innovantes, telles que les modèles de machine learning (ML) et le calcul haute performance (HPC), pour transformer numériquement ce sport.

Voici le mode opératoire :

Transformer le Sport

Les fonctionnalités les plus étendues et poussées d'AWS et son rythme d'innovation inégalé changent la façon dont la F1 collecte, analyse et exploite les données pour prendre des décisions. Avec 300 capteurs sur chaque voiture de course de F1 générant plus de 1,1 million de points de données par seconde transmis des voitures au stand, la F1 est un sport véritablement axé sur les données.

Plus d'action
sur le circuit

La F1 et AWS utilisent les données pour améliorer les performances de la voiture et du pilote. Grâce à l'informatique haute performance d'AWS, la F1 a pu effectuer des simulations aérodynamiques pour développer sa prochaine génération de voitures 70 % plus rapidement que jamais, créant ainsi une voiture qui réduit la perte de portance de 50 % à 15 %. Cette réduction spectaculaire offre aux pilotes plus de possibilités et, ce faisant, offre plus d'actions roue contre roue pour les fans. Cette voiture nouvelle génération sera présentée lors de la saison 2022. La F1 explore également l'utilisation du machine learning dans son processus de simulation, ce qui permet à l'organisation d'avoir un nouvel aperçu de plus de 550 millions de points de données collectés à travers plus de 5 000 simulations mono et multi-voitures. 

Engagement et
satisfaction des fans

L'expérience des fans est en train de changer pendant un week-end de course. Grâce à AWS, la F1 a pu transformer des millions de points de données transmis par les voitures et les pistes en une expérience intéressante pour les fans par le biais de F1 Insights. La F1 exploite 70 années de données historiques sur les courses stockées sur Amazon S3, analysées par des modèles complexes et partagées avec les fans sous forme de données riches qui révèlent les nuances des décisions prises en une fraction de seconde et mettent en évidence les performances grâce à ces statistiques avancées.

IA GÉNÉRATIVE POUR LES SPORTS

L'IA générative contribue à réinventer l'industrie du sport en améliorant l'efficacité et en renforçant l'engagement des fans. Découvrez comment AWS aide les ligues, les équipes, les médias et le divertissement grâce à cette technologie de pointe.

FIDÉLISER LES FANS

Grâce à la technologie AWS, F1 Insights transforme l'expérience des fans avant, pendant et après chaque course. En utilisant des points de données distincts pour enrichir chaque information, la F1 permet aux fans de comprendre comment les pilotes prennent des décisions en une fraction de seconde et comment les équipes conçoivent et mettent en œuvre des stratégies de course en temps réel qui ont un impact sur l'issue de la course. Voici quelques exemples qui illustrent la manière dont tout cela se déroule.

Cliquez ci-dessous pour développer

En exploitant les données de chronométrage, la F1 est en mesure de créer des aperçus visuels qui permettent aux fans d'analyser objectivement les performances individuelles des équipes et des pilotes, la stratégie et les tactiques qui auront un impact sur le résultat global de la course.

  • En se basant sur l'historique de la piste et sur les projections d'allure des pilotes, Battle Forecast prédit le nombre de tours avant que la voiture poursuivante ne soit à distance de dépassement de la voiture devant elle.

  • Le graphique de Bataille de stratégie des stands donne aux fans un aperçu supplémentaire de la manière d'évaluer le succès de la stratégie de chaque pilote en temps réel. Les fans pourront suivre les changements subtils de stratégie et voir leur impact sur le résultat final.

  • Estimation des fenêtres d'arrêt au stand en fonction de la composition des pneus, des temps au tour et de la répartition des voitures. Les téléspectateurs verront comment une course peut être modifiée en fonction de la dynamique de la course, y compris les stratégies de course des autres équipes, les voitures de sécurité et les drapeaux jaunes. 

  • Les données historiques sont utilisées pour calculer la stratégie de course pendant le tour de formation, en comparant les stratégies de pneu et de course prédites. Ces informations permettent aux téléspectateurs de savoir quand un pilote doit stratégiquement effectuer son prochain arrêt au stand.

  • Un undercut efficace peut vous permettre de gagner la course ou de remonter fortement au classement. C'est indéniablement l'un des moments de plus forte tension que l'équipe technique doit gérer pendant la course. Ce graphique plonge les fans au plus près de l'univers des stratégistes de Formule 1, où des décisions prises en une fraction de seconde peuvent vous faire gagner ou perdre des points importants dans le championnat.

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L'analyse des données permet à la F1 de comparer les performances de voitures, d'équipes et de pilotes donnés sur n'importe quel paramètre pertinent et de les classer visuellement pour informer les fans. 

  • Cet aperçu montre comment les équipes développent leurs voitures, à quelle vitesse elles le font, et quel est le résultat sur la piste tout au long de la saison. La course au développement, tant au cours de la saison que d'une année à l'autre, est le principal indicateur clé de performance d'une équipe de F1, ce qui donne un aperçu unique du fonctionnement interne de la F1 et des performances des équipes les unes par rapport aux autres dans ce domaine.

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  • Cet aperçu isole les performances d'une voiture individuelle et permet aux fans de comparer ses performances à celles de différents véhicules en comparant les éléments constitutifs des performances d'une voiture, à savoir les performances en virage, les performances en ligne droite et l'équilibre ou la maniabilité de la voiture.

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  • Les performances des pilotes mettent en évidence les pilotes qui poussent leur voiture à la limite absolue de ses performances par rapport à leurs coéquipiers et concurrents. En calculant les forces générées par les pneus d'une voiture pendant un tour, et en les comparant à la capacité maximale de la voiture, on peut voir dans quelle mesure le pilote exploite le potentiel de performances de la voiture. Trois paramètres seront présentés pour mettre en évidence trois domaines clés de la performance des pilotes ayant un effet majeur sur l'objectif ultime, le temps au tour : accélération, freinage, virages.

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  • Cela permet de ventiler les performances des pilotes sur la base du sous-ensemble le plus important de compétences de conduite en analysant une multitude de données sur les effets de la voiture, des pneus, du trafic, du carburant, et plus encore, afin d'obtenir un résultat noté des performances de chaque pilote tout au long de la saison par rapport à sept paramètres clés : allure de qualification, départs en course, premier tour de course, allure de course, gestion des pneus, compétences du pilote en matière d'arrêt au stand et dépassement. Ces mesures sont normalisées à l'aide d'une échelle de 0 à 10 afin d'obtenir une note. Les téléspectateurs, les fans et les équipes peuvent ainsi se faire une idée des forces et des faiblesses d'un pilote donné et de la façon dont il se compare aux autres pilotes.

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  • Pitlane Performance (Performances dans la voie des stands) offrira aux fans et aux diffuseurs l'occasion de disséquer l'ensemble de l'événement d'arrêt au stand, de comprendre le temps perdu et gagné dès que le pilote emprunte la voie des stands et ressort par l'autre extrémité.

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  • Session historiquement subjective, ce F1 Insight à technologie AWS utilise le machine learning et une méthodologie analytique, en prenant les données d'entraînement et en utilisant les données historiques relatives à la progression des équipes entre les courses du samedi et du dimanche.

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  • Donne aux fans une vision détaillée de la manière dont chaque pilote est capable d'exploiter (ou pas !) les performances lors des phases de départ.

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La F1 s'intéresse de près à l'aérodynamique, aux performances des pneus, à l'unité de puissance, à la dynamique du véhicule et à l'optimisation du véhicule pour offrir des informations qui aident les fans à interpréter les performances globales de la voiture.

  • Les performances de freinage montrent comment le style de freinage d'un pilote à l'entrée d'un virage peut offrir un avantage à la sortie du virage. Cela compare les styles et les performances de freinage en mesurant la distance à laquelle les pilotes approchent de l'apex d'un virage avant le freinage et montre comment la voiture et son pilote se comportent dans les virages, par exemple en pleine vitesse lors de l'approche, la baisse de vitesse via le freinage, la puissance de freinage utilisée et les forces G énormes que les pilotes supportent quand ils braquent.

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  • C'est le domaine le plus important pour les performances d'une voiture de F1 et cela permet de comprendre comment les bonnes voitures se comparent aux meilleures. Il décompose le virage en 4 sections principales - freinage, entrée, milieu du virage et sortie - en analysant et en comparant les performances dans les principales sections d'un virage grâce aux données télémétriques de la voiture.

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  • Analyse de la prise de virage, déterminée par le point optimal de freinage et d'accélération dans un virage spécifique (et crucial), qui est la zone où chaque pilote a le plus à gagner. Cet aperçu donne aux téléspectateurs une compréhension détaillée des pertes et des gains sur les temps au tour et permet de comparer les voitures entre elles.

  • En utilisant les données de la voiture, à savoir la vitesse de la voiture, les accélérations longitudinales et latérales, et le gyroscope, nous sommes en mesure de construire une estimation des angles de glissement, puis de dériver des modèles d'équilibre du véhicule pour chaque voiture. Cela donne une indication de l'énergie d'usure du pneu. (Remarque: l'énergie d'usure des pneus n'est pas l'usure physique des pneus mais le transfert d'énergie de la surface de contact du pneu qui glisse sur la surface de la route). On obtient ainsi une performance du pneu pour chaque virage, qui indique dans quelle mesure le pneu a été utilisé par rapport à sa durée de vie ultime.

Le pilote le plus rapide

Grâce à la technologie de machine learning d'AWS, cet aperçu fournit un classement objectif, basé sur des données, de tous les pilotes de F1 de 1983 à aujourd'hui, en supprimant le différentiel des voitures de F1 de l'équation pour répondre à une question vieille comme le monde : Qui est le pilote le plus rapide ? Les scientifiques des données de la F1 et du laboratoire Amazon Machine Learning (ML) Solutions ont créé, pour la première fois dans l'histoire, un classement de la vitesse des pilotes, objectif, complexe et basé sur des données, pour toutes les époques.

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TOUT COMMENCE PAR LES DONNÉES

Chaque F1 est équipée de 300 capteurs qui génèrent 1,1 million de points de données télémétriques par seconde transmises aux stands. Les données en temps réel sont combinées à plus de 70 ans de données historiques sur les courses stockées sur Amazon S3 pour extraire des informations riches qui permettent d'informer, d'éduquer et d'enrichir les fans. Ces données apportent également des informations supplémentaires pour choisir une stratégie de course et créer des performances gagnantes sur le circuit.

DONNER AUX FANS UNE EXPÉRIENCE DE COCKPIT

En fournissant des données d'historique et en les utilisant pour enseigner à Amazon SageMaker des algorithmes complexes de machine learning, la F1 peut prévoir les résultats de la stratégie de course avec toujours plus de précision pour les équipes, voitures, et pilotes. Ces modèles sont alors en mesure de prédire les scénarios futurs à l'aide de données en temps réel actualisées au fur et à mesure que les courses de GRAND PRIX se déroulent pour offrir aux fans une expérience riche et attrayante.

MACHINE LEARNING AVEC LES DONNÉES DE F1

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ACCÉLÉRER L'EXPÉRIENCE DES FANS

Vous voulez ouvrir le capot et voir comment c'est fait ? Découvrez comment AWS et la F1 utilisent les algorithmes de machine learning conçus avec Amazon SageMaker, qui offrent de nouvelles perspectives et augmentent l'action sur la piste, et comment la F1 fait appel à AWS pour concevoir la prochaine voiture de course.

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Démarrer avec Professional Services

La F1 innove avec les équipes Professional Services et d'Amazon ML Solutions Lab pour accélérer le développement de F1 Insights en prototypant des cas d'utilisation et en développant de nouvelles preuves de concept. L'équipe de ProServ aide ensuite la F1 à mettre les modèles en production et à les intégrer dans l'infrastructure de F1.