Formule 1 : le streaming en temps réel ou les données de la victoire

Une contribution de Niki Hubaut, Country Leader France chez Confluent

Dans l’univers ultra-compétitif de la Formule 1, la différence entre la victoire et la défaite se mesure en millisecondes. Les meilleures équipes de F1 savent que le succès de chaque décision prise le jour de la course repose sur le temps que mettent les données à passer de la captation à l’action. L’élément clé de ce transfert d’information ? Le streaming de données en temps réel.

De la conception des voitures aux performances des moteurs en passant par les variables biométriques des pilotes, les données jouent depuis longtemps un rôle central dans ce sport. Mais le passage du traitement par lots au streaming en temps réel s’est révélé être un changement radical, propulsant les capacités innovantes de la F1 vers de nouveaux sommets.

Traitement par lots vs streaming de données en temps réel

Une course ne se gagne pas par des arrêts et des démarrages. Pourtant, avec le streaming de données par lots, c’est par ce biais que les informations sont recueillies. D’énormes quantités de données collectées pendant une course sont stockées pour être analysées et orienter la stratégie pour la prochaine compétition. Cette approche fonctionne encore pour les données moins sensibles à la temporalité et qui peuvent être envoyées aux équipes d’ingénierie à leur siège. Mais les informations cruciales nécessaires pour prendre des décisions pendant la course ? Elles ne peuvent pas attendre.

Le streaming de données en temps réel permet d’analyser instantanément le million de points de données collectés chaque seconde dans la voiture, alimentant ainsi des décisions rapides et intelligentes qui mènent à la pole position. Le système nerveux central du streaming de données est Apache Kafka, une plateforme de streaming d’événements open-source utilisée par Mercedes et Red Bull pour gérer leurs pipelines de traitement et d’analyse de données en temps réel.

Trois façons dont le streaming de données contribue au succès sur la piste

Le streaming de données en temps réel offre trois avantages clés aux équipes de F1 : des informations immédiates, une précision accrue et une agilité renforcée.

Lorsque les données sont disponibles presque instantanément, les équipes sont mieux positionnées pour réagir aux changements sur la piste en temps réel. En même temps, le flux continu de données réduit le risque d’erreurs qui peuvent parfois se produire avec le traitement par lots, garantissant que les décisions sont prises sur la base des informations les plus fiables et les plus récentes. Les équipes peuvent ensuite adapter rapidement leurs stratégies en conséquence, prenant ainsi l’avantage sur les équipes moins bien informées.

Les données de télémétrie issues des capteurs offrent une visibilité sur les performances des véhicules, permettant aux ingénieurs d’effectuer des ajustements pour atteindre une vitesse et un contrôle maximum. Quand il s’agit de la pression et de la température des pneus, par exemple, les plus petites déviations par rapport à la plage idéale peuvent affecter significativement la performance de la voiture. Et si vous avez déjà regardé le documentaire « Drive to Survive » de Netflix, vous avez probablement vu les résultats dramatiques d’un changement de pneu mal chronométré lors d’un arrêt au stand.

Les données biométriques des pilotes sont une autre illustration fascinante de l’utilisation du data streaming pour améliorer les performances en course. Les gants biométriques transmettent des données sur la fréquence cardiaque et le niveau d’oxygène dans le sang des pilotes aux équipes médicales, afin qu’elles soient déjà informées des signes vitaux en cas d’accident. À l’avenir, la technologie des vêtements de course pourrait également être utilisée pour évaluer où des améliorations peuvent être apportées au confort du pilote afin de l’aider à exécuter une course au maximum de ses capacités.

Améliorer l’expérience des passionnés avec les données en temps réel

La façon dont les fans de F1 vivent ce sport a également été complètement transformée par le streaming de données en temps réel. Les adeptes peuvent obtenir des informations à jour – adaptées à leurs préférences personnelles – sur les positions des pilotes, les temps au tour, les temps par secteur et les écarts entre les voitures, ce qui rend plus facile et plus excitant le suivi de la course depuis les gradins. Pour les téléspectateurs, des mises à jour en direct sont partagées sur les plateformes numériques, avec des expériences de réalité augmentée qui offrent de nouvelles façons de s’engager pendant les week-ends de course. Des événements virtuels comme des séances de questions-réponses en direct avec les pilotes, des soirées de visionnage et des zones interactives pour les fans renforcent encore la fidélité des fans au-delà des lieux de course. Avec plus de 99% de passionnés de F1 suivant les courses à distance, une expérience en ligne immersive est absolument vitale pour favoriser une connexion entre eux et leur sport.

Ainsi, en regardant vers l’avenir, on se demande ce que l’émergence de l’IA pourrait signifier pour l’expérience des fans. L’IA et le machine learning pourraient être utilisés pour mieux prédire ce que les fans du monde entier veulent et le leur offrir sous de nouveaux formats.

L’avenir du streaming de données en temps réel en F1

Le streaming de données en temps réel va devenir de plus en plus essentiel en F1. Les voitures seront équipées de systèmes IoT toujours plus sophistiqués qui fourniront des informations plus détaillées et variées. La présence de l’analyse prédictive dans la stratégie avant la course va croître, les équipes cherchant à anticiper les conditions météorologiques, les conditions de course et les problèmes mécaniques potentiels. Les algorithmes de machine learning continueront d’améliorer la fonction de l’analyse automatisée des données, permettant aux équipes de passer directement à la prise de décision créative. Outre l’engagement des afficionados, les technologies AR et VR seront développées pour une utilisation de plus en plus efficace dans la formation des pilotes, permettant des simulations plus réalistes et une analyse des performances.

Ce qui est particulièrement excitant, c’est le potentiel des applications du streaming de données en dehors de la F1. Les techniques et technologies pourraient apparaître dans d’autres sports – et même dans d’autres industries – entraînant des avancées qui bénéficieront à la société de diverses manières. Et l’influence de la F1 sur la durabilité en est un excellent exemple, avec des innovations dans les technologies de véhicules écologiques, comme la réduction du poids des batteries, qui se diffusent dans l’industrie automobile au sens large. La nouvelle hypercar hybride AMG One de Mercedes est l’un des produits les plus remarquables des efforts d’ingénierie – et du budget – de l’équipe Mercedes F1 ces dernières années.

Dans un sport où chaque seconde compte, le streaming de données en temps réel n’est pas seulement un avantage – c’est une nécessité. Avec les avancées en IA et en machine learning, l’analyse des flux de données deviendra encore plus sophistiquée, offrant des informations plus approfondies et des capacités de prédiction accrues. Les innovations dans le streaming de données en temps réel continueront de faire progresser le sport, repoussant les limites de ce qui est possible sur et en dehors de la piste.

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