Au milieu du buzz ChatGPT, l’IA est-elle prête à reprendre la stratégie de la Formule 1 ?

Cela a également incité de nombreuses industries à évaluer l’impact que les progrès de la technologie de l’IA auront sur elles dans les prochaines années – à la fois en termes de comment elle peut être exploitée avec succès et où elle pourrait également remplacer les humains.

La Formule 1 n’y échappe pas, les équipes utilisant déjà l’IA dans un large éventail de ses activités, y compris les configurations de voitures, les orientations de développement et le déploiement des ressources.

Cela joue également un rôle dans la planification de la stratégie de course, et cela a ouvert un débat sur la question de savoir si les robots peuvent ou non prendre entièrement le contrôle du mur des stands.

Car après une campagne de 2022 qui a prouvé une fois de plus à quel point la stratégie est essentielle à la victoire en F1 et à quel point la pénalité peut être élevée lorsque le pitwall se trompe, il est clair quel pourrait être l’attrait d’un modèle d’IA réussi.

Après tout, il ne devrait pas craquer sous la pression. Il devrait en théorie fournir les bonnes réponses basées sur l’évaluation d’un ensemble de données bien plus large qu’un être humain ne pourrait jamais passer, et il ne serait jamais inquiet de ce que la presse écrirait à ce sujet le lendemain.

Mais ce qui semble simple en pratique est beaucoup plus difficile à réaliser dans le monde réel.

Les opportunités et les défis sont quelque chose que McLaren a appris à bien comprendre grâce aux développements récents pour améliorer sa propre stratégie et son logiciel.

Équipe McLaren Shadow Esports

Fait intéressant, c’est le travail que l’équipe basée à Woking a entrepris avec son partenaire technique Splunk pour son équipe Esports qui lui a permis de commencer à expérimenter un peu plus de nouvelles idées stratégiques – et l’utilisation potentielle de l’IA.

Depuis qu’il a rejoint McLaren au début de 2020, Splunk a aidé l’équipe en fournissant un logiciel capable de rechercher, de surveiller et d’analyser les données générées par la machine dans divers aspects de l’opération de course.

Un domaine où il a excellé est dans ses systèmes de simulation, et en particulier dans la fourniture d’outils en direct – comme le célèbre tracé de course – qui sont désormais essentiels pour comprendre le rythme d’un grand prix et tracer les meilleurs appels aux stands pour gagner.

L’année dernière, alors que son équipe McLaren Shadow Esports intensifiait ses efforts pour remporter la F1 Esports Series, Splunk a adapté une version de ses outils de stratégie F1 pour l’aider.

Et c’est cette capacité d’avoir un accès immédiat au type de données et de logiciels que l’équipe obtient sur le mur des stands pendant les courses de F1 – comme l’analyse de la dégradation des pneus et les prévisions de sous-coupe/surcoupe – qui s’est avérée essentielle dans ses ambitions.

Lucas Blakeley a dûment remporté le championnat pour la première fois et n’a pas eu honte de dire que le logiciel de stratégie Splunk était si important pour son succès.

“Ce niveau supplémentaire de profondeur que nous avons eu grâce à Splunk, et je continuerai à le dire, n’est qu’une des choses les plus cool que nous ayons à utiliser”, a-t-il déclaré.

“Cela nous a juste donné cette perspective supplémentaire et cette couche supplémentaire. Une flèche supplémentaire à votre arc si vous voulez.”

Du point de vue de McLaren, la valeur était claire. Comme l’explique Ed Green, responsable de la technologie commerciale chez McLaren Racing : « Cela a complètement changé la donne.

“Je pense que cela a joué un rôle déterminant dans le nombre de victoires que nous avons remportées avant le championnat.”

Au fur et à mesure que le système Splunk est devenu un élément central de l’équipe Esports, il a ouvert la voie à des expériences pour essayer de nouvelles choses, ce qui ne serait pas possible dans l’environnement d’un week-end de grand prix normal.

James Hodge, GVP et conseiller en chef de la stratégie, Splunk, a déclaré : « Vous pouvez faire plus avec Esports, en termes de développement rapide.

“Les enjeux sont très différents. Si vous touchez quoi que ce soit dans la vraie F1, vous touchez un système presque critique. Si une voiture de F1 ne reçoit pas de télémétrie dans le garage McLaren, elle ne peut pas allumer le moteur.

“Du côté de l’Esport, c’est moins une implication : si vous n’obtenez pas la télémétrie et que cela ne fonctionne pas, vous savez que Lucas peut toujours aller conduire.

« De plus, il y a moins de complexité. Vous ne déplacez pas une plate-forme informatique dans une vingtaine d’emplacements différents à travers le monde.

“Cela vous permet donc d’essayer de prototyper rapidement des choses. Nous avons pu essayer des choses du côté des jeux que nous aurions peut-être mis un an à mettre en production du côté réel, simplement parce que vous avez une grande équipe qui doit changer sa façon de travailler pour s’adapter à ce nouveau analyse du tableau de bord.

Lucas Blakeley, équipe McLaren Shadow Esports

Lucas Blakeley, équipe McLaren Shadow Esports

Green ajoute : “Ce que Splunk nous permet de faire, c’est d’itérer très, très rapidement, sans avoir besoin d’une salle remplie de super expertise.

“Et je pense que la vitesse à laquelle nous nous développons avec Splunk, une partie de cela se répercute sur l’équipe de F1.

“Ils voient un peu ce que nous faisons et disent, ‘ok, c’est assez rapide.'”

La possibilité d’expérimenter autant du côté Esports, avec des paramètres de performance de voiture si similaires au monde réel, a inévitablement ouvert la porte pour voir quel rôle l’IA peut avoir dans les appels stratégiques.

Green cite le programme informatique AlphaGo, développé par la filiale de Google DeepMind, qui a été capable de battre un humain au jeu Go, comme exemple de cas où le bon type d’IA peut déjouer le cerveau humain.

“C’est intéressant ce qui s’est passé au Go”, a-t-il déclaré. « Jusqu’où pouvons-nous pousser des choses comme ça dans le sport ?

“Cela pourrait être une véritable source d’inspiration et, sur le plan personnel, je pense que j’aimerais voir un jour une stratégie dirigée par l’IA.”

Pour l’instant, Splunk pense que la technologie n’en est qu’au stade où elle peut offrir une aide dans le processus de prise de décision, plutôt que de prendre elle-même la décision finale.

“Ce que nous faisons, c’est regarder quelle est la probabilité que quelqu’un aille aux stands en fonction de sa performance”, a ajouté Hodge.

“Vous pouvez commencer à voir peut-être une dégradation des temps au tour, donc ce sera probablement leur fenêtre au stand.

“Et c’est là où nous en sommes : nous ne sommes pas tout à fait dans le ‘faites-moi une course et prédisez tout.” Mais nous aidons certainement à l’élaboration de l’arbre de décision.”

Green convient que laisser l’IA diriger le spectacle n’est pas réaliste pour le moment.

« Sommes-nous là aujourd’hui ? Non. Est-ce que je pense que l’IA déciderait quand nous entrons dans la fosse ? Eh bien, il y a des moments où vous pouvez voir qu’il est temps d’arrêter, car il y a cette ligne jaune pointillée [on the race trace] qui nous montre la fenêtre de la fosse.

« Mais il y a tellement de paramètres. Vous avez 20 pilotes sur la grille, vous avez toutes les différentes variantes, vous avez les styles de conduite des gens, et les gens n’exécutent pas et ne se comportent pas comme vous vous y attendez parfois.

“Les pilotes sont très bons, mais ils vont changer leurs lignes, il y a un élément de compétition là-dedans. Je pense donc que nous devons mieux comprendre tous les paramètres que nous pouvons collecter, pour vraiment, vraiment le comprendre.

“Et, si l’IA vous dit, vous gagnez la course mais quatre tours avant la fin, nous avons l’intention de changer de pneus, lui feriez-vous suffisamment confiance pour le suivre ?” Qui sait? Mais je ne pense pas que nous en soyons encore là.”

Il y a aussi un autre facteur critique en jeu ici : à des fins de divertissement, la F1 devrait rester plus un sport qu’un exercice technique complet.

C’est pourquoi les conducteurs doivent conduire la voiture “seuls et sans aide”, et l’utilisation de systèmes automatiques pour les aider a été constamment réprimée.

Peut-être que de telles restrictions doivent également être mises en œuvre pour les décisions sur les murs des stands, car une partie de l’attraction du travail d’équipe en F1 est que parfois les humains se trompent – et cela rend les choses imprévisibles.

Comme l’a dit Hodge : “Je joue à des jeux de course. Je ne suis pas très doué pour ça, mais je suis content.

“S’il y a une IA contre laquelle je cours, vous ne vous sentez jamais vraiment satisfait. Il n’y a pas ce drame : j’ai battu un ordinateur.

“Je trouve beaucoup plus amusant de jouer des courses contre 19 autres personnes que je n’ai jamais rencontrées, car il y a cet élément humain. Il y a un sport derrière.

“C’est pourquoi je ne pense pas que nous atteindrons jamais l’IA complète. C’est l’une des raisons en F1 pour lesquelles vous avez toujours besoin de Lando [Norris] ou Oscar [Piastri] pour appuyer sur les boutons.

“Vous avez toujours besoin des éléments sportifs et de certaines compétences pour y apporter le drame, la théâtralité ou les héros et les méchants.”

Et qu’en pense ChatGPT ? Cet écrivain lui a demandé s’il pouvait écrire un code pour un plan stratégique de course F1 ?

Sa réponse : “Malheureusement, écrire un code pour une stratégie de course en Formule 1 serait une tâche complexe car cela implique divers facteurs tels que les conditions météorologiques, les conditions de piste, les choix de pneus, les performances de la voiture, la compétition, etc.”

Cela sonne comme un non.

Zak Brown, PDG de McLaren Racing sur le portique du mur des stands McLaren

Zak Brown, PDG de McLaren Racing sur le portique du mur des stands McLaren

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