La course à la performance

Optimisation des Performances et Réduction des Pannes : Mission dans le Monde de la Formule 1

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Introduction

‍La mission d'analyse des données se concentre sur la collecte et l'exploitation des données de télémétrie des voitures de course, ainsi que des simulateurs, afin de créer des tableaux de bord en temps réel. Ces tableaux de bord visent à fournir un aperçu complet de la performance et de la qualité de conduite des Formule 1.

L'objectif ultime est d'utiliser ces données pour réduire les défaillances mécaniques et les pannes, ce qui est essentiel dans un environnement où chaque milliseconde compte.
Les objectifs clés de cette mission sont les suivants :

1. Réduire les défaillances mécaniques et les pannes.
2. Identifier les leviers liés au moteur et à l'aérodynamisme pour améliorer les performances des voitures de course.

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Méthodologie‍

Pour atteindre ces objectifs, une méthodologie bien définie a été mise en place :

• Utilisation de solutions d'Ingress et développement de codes personnalisés pour la collecte de données.
• Utilisation de protocoles réseau pour la réception des données.
• Stockage des données dans des brokers de messages avec Kafka, tout en explorant d'autres alternatives telles que RabbitMQ et RedPanda.
• Analyse des données à l'aide de Python, en collaboration avec la start-up française Pathway pour des analyses mathématiques avancées.
• Collaboration étroite avec des Data Scientists, en fournissant une plateforme permettant de simplifier la mise en œuvre de leurs algorithmes.

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Solutions Proposées‍

Les recommandations et solutions proposées par le consultant WiTADA sont les suivantes :

• Évaluation des choix d'architecture pour garantir une performance optimale.
• Gestion complète de la plateforme pour les Data Scientists, y compris sa conception

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Mise en Œuvre‍

La mise en œuvre de ces solutions n'a pas été exempte de défis. Le principal défi était lié à la performance, en particulier en ce qui concerne le traitement et la visualisation des données en seulement 10 millisecondes. Cela était particulièrement crucial, car il fallait traiter 500 000 données toutes les 10 millisecondes pour chaque voiture. De plus, il était essentiel de simplifier la visualisation de cette énorme base de données, en fournissant des tableaux de bord détaillés et dynamiques pour faciliter l'analyse des ingénieurs.

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‍Résultats‍

Les résultats de cette mission sont en cours d'évaluation, mais l'entreprise Alpine est sur la bonne voie pour atteindre ses objectifs. La mise en place d'une plateforme robuste pour l'analyse des données en temps réel est une étape cruciale dans la recherche de solutions préventives pour réduire les défaillances mécaniques et les pannes.

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‍Enseignements et Bonnes Pratiques‍

Plusieurs enseignements et bonnes pratiques ont déjà émergé. Il est clair que la gestion de la performance et la simplification de l'analyse des données sont des priorités essentielles dans ce contexte complexe de données en temps réel.

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‍Conclusion et Perspectives Futures‍

La mission montre un potentiel significatif pour améliorer la performance des voitures de Formule 1 tout en réduisant les pannes. Pour l'avenir, l'équipe souhaite développer une plateforme encore plus avancée, permettant une vue prédictive des performances des voitures, ce qui pourrait révolutionner le monde de la Formule 1 en utilisant l'analyse des données comme atout majeur.