Analytique et IA : Red Bull Racing Honda roule avec Oracle
Red Bull Racing Honda a annoncé le choix d’Oracle Infrastructure Cloud comme sa plateforme cloud « officielle ». Ce contrat pluriannuel portera d’abord sur l’amélioration des performances des voitures et du marketing de l’écurie de Formule 1 par le truchement du machine learning et de l’analytique.
Dimanche prochain, le 28 mars, la première manche du championnat de Formule 1 2021 aura lieu au Bahreïn. À quelques jours de ce début de saison, il est de coutume de présenter les partenaires. Sur la monoplace de Red Bull Racing Honda, un nouveau logo fait son apparition, celui d’Oracle.
L’écurie a annoncé le 25 mars le choix de sa plateforme cloud « officielle », Oracle Cloud Infrastructure, dans le cadre d’un contrat pluriannuel. Celle-ci accueillera non seulement les données des courses et des fans, mais devra permettre d’augmenter les capacités analytiques et de machine learning de Red Bull Racing Honda.
Quadruple championne du monde de Formule 1, l’écurie a bien conscience des enjeux analytiques que pose la célèbre compétition sportive. « En un week-end de course, nous générons plusieurs téraoctets de données », déclare Christian Horner ancien pilote et directeur de l’équipe de Red Bull Racing Honda lors d’une conférence de presse.
Citrix, aussi partenaire de l’écurie, évoque environ 400 Go de données de télémétrie par week-end de course envoyées en quasi-temps réel vers le quartier général de Red Bull Racing Honda via ses technologies HDX et Citrix VDI. Il se trouve que ces produits sont compatibles avec le cloud d’Oracle. « Lors d’une course, nous essayons de capturer autant de données aérodynamiques que nous pouvons pour assurer la corrélation entre le monde physique et le monde virtuel », ajoute le directeur.
Tout comme ses concurrents, Red Bull Racing Honda emploie la simulation et l’analytique pour créer les véhicules. En la matière, elle utilise la technologie d’Ansys, tandis qu’elle recourt à Teamcenter et NX, deux produits PLM de Siemens pour gérer la conception et la construction de ses monoplaces.
Christian Horner préfère rester discret sur les possibles cas d’usage des solutions de machine learning offertes par Oracle en course. Pour autant, ils donnent quelques indices sur les défis qu’ils souhaitent relever avec l’aide d’Oracle.
Red Bull Racing Honda mise sur l’IA pour développer ses monoplaces
« Dans la Formule 1, les voitures sont toujours des prototypes et le rythme de développement est très rapide. Et maintenant, avec la pression supplémentaire d’un plafond de coûts [175 millions de dollars par équipe et par an N.D.L.R.], il faut être informé et faire de son mieux pour développer sa voiture de manière efficace et rentable. […] Nous manquons actuellement de tests. Vous savez, cette année, nous avons eu trois jours d’essais, nous avons une heure pour essayer le véhicule avant chaque séance. Donc la façon dont nous stockons les données, la façon dont nous les analysons est absolument cruciale pour nous. Je pense que ce partenariat va rapporter des bénéfices importants », prédit Christian Horner.
Aussi, l’écurie anticipe le retrait de Honda de la compétition à la fin de la saison. Elle continuera à utiliser le V6 hybride du constructeur japonais au cours des trois saisons suivantes, après avoir racheté la propriété intellectuelle du bloc. Une entité issue du campus technologique de l’écurie, Red Bull Powertrain Limited, devra maintenir les moteurs avant l’arrivée des engins de nouvelle génération en 2025. Voilà qui justifierait l’apport du machine learning, même si de l’aveu d’Ariel Kelman, Chief Marketing Officer, chez Oracle, le partenariat entre les deux acteurs en est à ses prémisses.
Automatiser les campagnes marketing
Oliver Hugues, Chief Marketing Officer chez Red Bull Racing Honda, lui, voit bien l’intérêt des produits Oracle pour mieux suivre les fans et gérer le merchandising. Red Bull Racing exploitera le portefeuille Oracle CX dont les produits Oracle Unity, Oracle Unity Customer Data Platform, Oracle CloudTwist Loyalty and Engagement et Oracle Responsys Campaign Management. Ils permettront d’affiner la relation avec les supporters grâce à l’automatisation et l’IA.
« Nous utilisons des rapports manuels, pour définir notre présence pour un public dans un marché x ou auprès d’une démographie x. Nous souhaitons établir des paramètres qui feront ce travail pour nous. »
Oliver HuguesChief marketing officer, Red Bull Racing Honda
« Nous pourrons comprendre notre base de fans beaucoup mieux qu’actuellement. Nous utilisons des rapports manuels, pour définir notre présence pour un public dans un marché x ou auprès d’une démographie x. Nous souhaitons établir des paramètres qui feront ce travail pour nous. Ensuite, nous rendrons l’ensemble du processus beaucoup moins artisanal et beaucoup plus automatisé, de sorte que, vous obtiendrez des informations quand vous voudrez les recevoir, plutôt que d’attendre que nous les diffusions. C’est donc là que le machine learning entrera en jeu. Certainement dans le marketing », déclare Oliver Hugues.
Des statistiques pour les fans
L’écurie souhaite aussi bâtir une application mobile pour mieux renseigner les amateurs du sport automobile sur les performances des pilotes de Red Bull Racing pendant la course, le tout généreusement arrosé de statistiques.
« C’est quelque chose sur lequel nous avons œuvré avec SailGP [une compétition de voiliers créée par Larry Ellison, le PDG d’Oracle N.D.L.R.] ces deux dernières années, et nous sommes vraiment impatients de travailler avec Red Bull Racing : comment pouvons-nous prendre toutes ces données et apporter aux fans un meilleur aperçu de ce qui se passe sur la piste ? », prévoit Ariel Kelman.
Une autre compétition, cette fois-ci technologique, se jouera cette saison. De son côté, AWS est le partenaire de la FIA, l’organisateur des courses. En 2020, AWS et la FIA ont lancé six statistiques analytiques et des prédictions en temps réel, issus du machine learning pour les téléspectateurs. AWS s’appuie sur 120 capteurs placés sur chaque bolide (en sus de ceux placés aux bords de la piste) générant 1,1 million de points de données par seconde transmis via Amazon Kinesis vers SageMaker (hébergé sur des instances EC2). Les stands reçoivent aussi ces données, et les historiques sont stockés sur S3.
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