Le CIO d’Alpine met l’équipe de course F1 au courant de la science des données

Avec ses légions de fans dans le monde entier et une série Netflix dramatisée pour démarrer, la Formule 1 connaît un boom de popularité, culminant dans le groupe Formule 1 doublement des revenus à 360 millions de dollars au premier trimestre de 2022et réalisant un bénéfice de 19 millions de dollars – contre une perte de 47 millions de dollars au premier trimestre 2021.

Grâce à la pandémie de COVID-19, qui a vu la saison 2020-21 retardée et les courses automobiles se dérouler sans fans, la Formule 1 a eu un calendrier de courses de plus en plus chargé, un mélange sain de constructeurs automobiles et d’équipes indépendantes en lice pour les championnats des pilotes et des constructeurs, et avec des pays qui se battent pour ajouter leur piste au calendrier des courses.

Sur la piste, pendant ce temps, les changements de réglementation ont vu 2022 voitures conçues de manière aérodynamique pour permettre des courses plus proches, tandis qu’un plafond budgétaire forcé a été introduit pour resserrer l’écart entre les leaders de la course et le reste du peloton.

Pour Nathan Sykes, CIO et directeur de la science des données au sein de l’équipe de milieu de terrain Alpine, atteindre des performances élevées sur la piste revient à prouver le retour sur investissement (ROI) de la science des données, à adopter le low-code pour améliorer l’efficacité et à réinitialiser la valeur de CE.

Réimager le service informatique en tant que systèmes d’entreprise

Le titre officiel de Sykes chez Alpine F1 est celui de directeur des systèmes informatiques et de la science des données, un rôle qu’il a repris de l’époque de l’équipe en tant que Renault Sport Racing, rebaptisé depuis la branche sport automobile de Renault, Alpine, pour la saison 2021. Il dit qu’il a consciemment choisi les systèmes d’entreprise parce qu’ils offraient un plus large éventail de responsabilités, convenant à sa propre expérience variée.

« J’ai fait environ 16 ans [in F1]en tant qu’aérodynamicien, je suis passé d’ingénieur à la gestion et à la collecte de toutes les données », explique Sykes.

Groupe Renault

La science des données est devenue son propre différenciateur. Chez Renault Sport Racing, il a d’abord rejoint en tant que responsable de la science des données avant d’être promu CDO, et il changera ensuite à nouveau de titre pour devenir directeur des systèmes d’entreprise informatiques et de la science des données.

Ce faisant, cependant, des fissures apparaîtraient. Les données de l’équipe étaient en mauvais état, les coûts montaient en flèche via des tiers et l’informatique semblait être une fonction de back-office avec un engagement minimal avec une organisation qui offre des services allant de la course automobile aux voitures de route et aux vêtements.

« L’informatique n’était pas en très bonne position », admet Sykes. « Ils essayaient d’aider l’entreprise, mais ça n’arrivait pas. Nous avons eu beaucoup de sous-traitants externes avec lesquels nous travaillons, qui sont chers. »

« Nous avions l’entreprise, qui ne nous donnait pas tout à fait les processus sur la façon dont elle voulait travailler. Nous n’avons jamais vraiment eu une image complète de la façon dont ils voulaient travailler. Par conséquent, assis au bas de tout cela, le service informatique essayait de faire de son mieux pour fournir les solutions qu’il voulait – et avait vraiment du mal à maîtriser le tout.

Sykes a cherché à changer la culture, en permettant aux membres de l’équipe de travailler en collaboration avec différents départements et de mettre les systèmes d’entreprise au premier plan.

Par cela, Sykes suggère que les systèmes d’entreprise ont changé l’orientation de l’entreprise définissant ce qu’ils attendaient de l’informatique vers une vision plus impartiale et axée sur les données des exigences actuelles et futures. En bref, tout projet alignerait les exigences définies et la portée du projet avec les processus métier et ceux-ci à leur tour informeraient le modèle de données.

« Il s’agit de s’approprier les exigences et les processus que nous devons suivre et d’en arriver presque au point où, avant de commencer à développer quoi que ce soit, vous le structurez », déclare Sykes. « Vous avez raconté aux gens l’histoire de ce qu’ils verront lorsqu’ils l’auront. »

Création d’applications Power Apps low-code pour de meilleurs flux de travail

De la simulation et de la production de courses à la visualisation de données et à la collaboration, Alpine F1 tire parti de la technologie de Microsoft pour améliorer les performances de ses voitures de course et de ses équipes. L’équipe de sport automobile utilise Dynamics 365 et Power Platform pour prendre des décisions plus rapides dans l’usine et Azure pour l’infrastructure cloud et la consolidation et l’analyse des données.

Avec les tableaux de bord Dynamics 365 et Power BI, ainsi que les grands écrans Surface Studio, l’équipe tente d’avoir une vision globale de son cycle de production – mais ses Power Apps low-code de Microsoft se révèlent être un véritable pôle de croissance.

Selon Sykes, l’équipe de sport automobile compte désormais 10 développeurs PowerApp, contre deux l’année dernière, les flux de travail PowerApp ayant été développés pour améliorer une gamme de processus, notamment peut-être pour les rapports de non-conformité sur les pièces.

La compilation de tels rapports est généralement une tâche « que les gens ne veulent pas faire », dit Sykes. Le personnel d’Alpine F1 prend des photos des composants et transmet ces informations aux concepteurs pour voir s’ils sont corrects et adaptés à l’usage. Désormais, ce processus est rationalisé, grâce à une combinaison de PowerApps, Office 365 et Microsoft Teams.

« C’est l’une de ces choses où il ressemble probablement à notre meilleur logiciel », déclare Sykes, « lorsqu’il est réaliste de faire glisser et déposer quelques éléments en place. »

Défis liés au plafonnement des coûts et au retour sur investissement des données

Les voitures de course de F1 d’Alpine disposent de quelque 200 capteurs qui collectent plus de 50 milliards de points de données et ce sont ces données qui peuvent aider le personnel technique à améliorer l’aérodynamisme, la maniabilité et les performances de la voiture. Aujourd’hui, les modèles de données avancés d’Alpine aident l’équipe à prendre l’avantage sur le circuit ; prenons, par exemple, la dégradation des pneus.

Alors qu’historiquement, Alpine F1 s’appuyait sur une analyse historique de la performance d’un pneu sur un seul tour de qualification, Sykes affirme que les modèles de données avancés de l’équipe peuvent désormais être utilisés pour combler les lacunes là où ils ne disposent pas de toutes les informations – crucialement sur la dégradation des pneus, où la réglementation stipule que le fabricant Pirelli ne peut partager que des informations limitées avec les 10 équipes de course.

Prouver le retour sur investissement de la science des données reste un formidable défi. À l’ère du plafonnement des coûts, où les équipes ne doivent pas dépenser plus de 140 millions de dollars sur une seule saison – chutant de 4 millions de dollars supplémentaires au cours de la saison 2023, Sykes dit que les dépenses doivent être liées à l’efficacité du personnel, même les temps au tour les voitures obtenir.

Il peut être difficile de plaider en faveur de la science des données, notamment dans un secteur où tous les chefs d’équipe ne comprennent pas sa valeur.

« Je pense que certaines personnes ne comprennent pas autant que d’autres », dit Sykes. « Il y en a certainement qui le font et d’autres qui ne le font pas…. [but] Je ne pense pas qu’ils soient aussi convaincus que vous le pensez.

Le plafonnement des coûts reste une priorité clé, malgré les nombreuses félicitations de grandes équipes essayant d’équilibrer la compétition dans une série mondiale, avec moins d’argent et des ressources limitées.

« Non seulement nous essayons de faire rouler les voitures aussi vite que possible », a déclaré Sykes lors d’une conférence à Londres, « nous contrôlons également les coûts. »

« Nous essayons d’être aussi efficaces que possible… vous devez vous asseoir là et non seulement regarder ce qui rend la voiture plus rapide, mais ce qui rend la voiture plus efficace pour aller vite. »