Comment l'équipe Aston Martin Cognizant Formula One réussira-t-elle à se hisser en tête ? Grâce aux données, bien sûr.
James Whitemore
Nous sommes légèrement différents de la plupart des entreprises, car nous ne sommes pas axés sur les revenus en tant que tels. Tout tourne autour de la performance, qui est le maitre-mot dans l'entreprise. Et cette performance ne concerne pas uniquement la voiture.— Bill Peters, DSI, Aston Martin Cognizant Formula One Team
Tous ceux qui ont regardé la série documentaire à succès de Netflix, Formula 1 : pilotes de leur destin, ont eu droit à un aperçu inédit du paddock de Formule 1 et des équipes qui se battent pour la gloire. Bill Miller, DSI de NetApp, a récemment rencontré Bill Peters, son homologue chez Aston Martin Cognizant Formula One Team (AMCF1), qui lui a révélé l'importance des données pour la F1 et du partenariat avec NetApp pour arriver vainqueur.
L'année 2021 marque le retour tant attendu d'Aston Martin sur la grille de départ. Bill Peters a toujours dirigé l'informatique en soutien à la F1 et aux écuries de sport automobile, notamment McLaren, Lotus, Caterham et BWT Racing point, depuis plus de deux décennies. En rejoignant AMCF1, il déclare : « Ce dernier chapitre est pour moi un aboutissement, car j'ai toujours été fan d'Aston Martin ».
Dire que les équipes de F1 génèrent beaucoup de données serait un doux euphémisme. Rien que pour un week-end de course, vous avez, en fait, un mur des stands virtuel qui s'étend du bord de la piste jusqu'à l'usine. Tout d’abord, les ingénieurs de course sont en communication constante avec les pilotes au sujet du programme qu'ils exécutent, des conditions et des décisions relatives à la piste. Les ingénieurs de contrôle et les ingénieurs de performance surveillent les statistiques essentielles de la voiture, ainsi que les performances du véhicule et du pilote, afin que ce dernier puisse procéder à des ajustements en temps réel.
Ensuite, il y a les ingénieurs en stratégie, qui utilisent des outils avancés pour essayer d'anticiper ce qui va se passer et s'adapter rapidement en cas d'accident, de voiture de sécurité ou d'arrêt au stand imprévu. Enfin, les analystes des pneumatiques, les ingénieurs en aérodynamique et les ingénieurs en performance automobile analysent les données en temps réel provenant de la voiture, afin de fournir des informations essentielles à leur spécialité.
Pour Bill Peters, ça ne s'arrête pas là. « Vous avez également des simulations parallèles en cours dans l'usine, ce qui nécessite de fournir des sous-ensembles de données en temps quasi réel afin que le personnel sur place puisse les analyser. »
Lorsque le week-end de course se termine, les données ne cessent pas de circuler. Prenez les performances aérodynamiques, par exemple. Les nouveaux concepts sont d'abord examinés à l'aide de la dynamique des fluides numérique (essentiellement une soufflerie virtuelle). Si les résultats sont positifs, des prototypes à échelle réduite sont créés et soumis à une soufflerie réelle. Si cette phase semble très prometteuse, l'équipe construit des composants à taille réelle, les installe sur la voiture, recueille davantage de données et établit une corrélation entre les résultats et la soufflerie.
En entrant dans l'usine AMCF1, vous trouverez également une zone de simulation dynamique pour tester les composants, des installations qui secouent les voitures pour les tests d'endurance, ainsi que des départements d'analyse des structures et des pneus. Tous ces secteurs génèrent de grandes quantités de données qui doivent être analysées, corrélées et transformées en décisions. « Plus nous sommes rapides et surpassons nos concurrents dans ces domaines, plus nos voitures seront compétitives », affirme Bill Peters.
L'équipe s'est tournée vers NetApp car, du circuit à l'usine, la plupart de ses données sont actuellement en silo. Les données sont générées et utilisées là où elles sont réellement nécessaires, mais l'équipe a eu du mal à établir une corrélation entre elles.
Selon Bill Peters, ils ont transposé le concept NetApp® de Data Fabric dans une « racing fabric » qui « correspond vraiment à ce que nous essayons de réaliser [...] Disposer du stockage et du calcul appropriés aux workloads, là où c'est nécessaire, puis faire communiquer le tout de la manière la plus transparente possible. »
Selon lui, NetApp ne se limite pas au pipeline de données et à l'infrastructure. Du point de vue de l'edge computing, traiter les données à la source au lieu de devoir les réexpédier constituera un avantage immédiat pour l'équipe.
Kubernetes est également une plateforme que l'équipe pourrait exploiter avec l'aide de NetApp. Par exemple, l'équipe peut réutiliser l'environnement de piste entre les week-ends de course pour des workloads de processeur graphique lourdes, comme le machine learning et le data crunching.
Bill Peters sait comment gagner des championnats du monde. Il est convaincu qu'avec le personnel, la passion, les ressources d'AMCF1 et une stratégie de données portée par NetApp, l'équipe peut rivaliser avec les grandes écuries, les battre et remporter un autre championnat.
Pour accéder à l'intégralité de l'interview (en anglais) de Bill Peters, regardez le podcast de CIO Central.
https://youtu.be/rmVIFKwkHeo
James Whitemore
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