La FIA lance un test de détection des limites de piste en F1 via l’IA

Les limites de piste continuent d’être un sujet de discussion en Formule 1. Pour aider les commissaires, la FIA utilise son centre d’opérations à distance (ROC) basé à Genève pour aider sur place à trancher rapidement.

Tim Malyon, responsable du ROC et directeur adjoint de course de la FIA, et Chris Bentley, responsable de la stratégie des systèmes d’information pour les monoplaces, expliquent quelles sont les avancées qui ont été faites et celles attendues dès ce week-end.

" Comme je pense que la plupart des gens le savent, les limites de la piste ont vraiment été au centre de l’attention lors du Grand Prix d’Autriche où un certain nombre de pilotes ont été pénalisés après la course et où il y avait quelque 1 200 transgressions potentielles des limites de la piste à examiner," rappelle Malyon.

"Nous avons considérablement modifié notre approche depuis lors. À titre d’exemple, lors du récent Grand Prix du Qatar, nous avions huit personnes travaillant sur les limites de la piste au lieu des quatre que nous avions en Autriche et, à elles seules, elles ont surveillé 820 passages dans les virages, qui ont ensuite été réduits à 141 rapports envoyés au contrôle de course et parmi ceux-ci le ROC a choisi de supprimer 51 tours. Grâce à l’Autriche et aux améliorations apportées au logiciel, nous pouvons traiter ces contrôles et les transformer en 150 rapports. Il suffit désormais de cliquer sur une liste de rapports et de dire oui ou non."

"En ce qui concerne des choses comme les limites des pistes, le ROC est donc actuellement un centre de traitement de données. Est-ce que cela évoluera dans le futur ? Honnêtement, je pense que cela pourrait évoluer légèrement vers la VAR comme en foot, où nous nommons des personnes travaillant à distance comme soi-disant juge de fait dans la terminologie du sport automobile. Mais pour l’instant, il s’agit d’une ressource de traitement de données destinée à assister la direction de course."

Bentley confirme que "cela allège la charge de travail et nous permet d’étendre le travail total effectué par la direction de course pendant une course. C’est également vrai pour des choses comme les pénalités de temps en course. Autrefois, cela devait être examiné par la direction de course. Maintenant, nous avons la possibilité, via des outils logiciels, de vérifier plusieurs vidéos, de marquer l’incident comme analysé et de créer une vidéo composite que le contrôle de course ou les commissaires sportifs pourront regarder. Encore une fois, il faut beaucoup de données, filtrer ces données, puis fournir un ensemble simple de données aux commissaires sportifs pour leur permettre de faire leur travail plus rapidement."

Qu’est-ce qui a concrètement changé entre l’Autriche et aujourd’hui ?

"Si je devais résumer les choses aux points principaux en ce qui concerne l’Autriche, la première chose à dire est que nous avons procédé à un changement d’état," reprend Malyon.

"Nous avions l’habitude d’avoir trois sources de données concurrentes en ce qui concerne la façon dont une limite potentielle de piste serait identifiée, la détection sur la voiture, la voiture estimant sa position par rapport à la piste, vous aviez une détection d’une boucle dans le sol, ou vous aviez une observation directe par les yeux de quelqu’un. Essentiellement, ce que nous avons conclu après l’Autriche, c’est que ces trois sources de données envoyaient toutes des rapports potentiels et que si vous supprimiez tous ceux qui étaient rapportés en erreur par les boucles, puis que vous faisiez l’analyse de ceux qui ont été correctement rapportés par les boucles, si elles étaient également capturées par l’œil humain, la réponse était oui. Nous avons donc conclu que les boucles n’étaient pas suffisamment précises. Et de loin, notre solution la plus précise consistait à demander à un analyste de données d’examiner la vidéo elle-même. En fait, c’est un élément intéressant de l’histoire car actuellement, grâce au positionnement des boucles, au positionnement GPS, etc., l’humain gagne toujours."

En conséquence, Bentley révèle que "nous avons désormais désactivé les boucles pour chaque circuit, sauf s’il y a une chicane, car cela ne fait que gêner ce que nous essayons de réaliser. Et en fin de compte, la règle générale est que si la situation est trop floue, le bénéfice du doute revient au pilote."

Quelles sont les prochaines étapes pour les outils du ROC ?

"Ce que nous essayons de faire pour l’avenir, c’est d’améliorer toutes ces technologies et d’en déployer de nouvelles," assure Malyon.

"Le positionnement des voitures continue d’être développé pour améliorer la précision. Nous prévoyons également de doubler la taille du ROC en termes de nombre de personnes, passant de quatre à huit, l’année prochaine, et nous doublerons la bande passante de connexion entre la piste et Genève pour permettre à davantage de personnes de travailler à distance."

"La prochaine étape est la vision par ordinateur," ajoute Bentley. "Cela implique une analyse de forme, où nous avons une ligne qui constitue le bord de la piste et le logiciel calcule le nombre de pixels au-delà de cette ligne."

"Pour le moment, nous avons des solutions brutes mais il faut des gens pour les valider, car c’est la solution la plus précise. Ce que nous cherchons à faire maintenant, c’est d’introduire un niveau supérieur au ROC, avec ce logiciel d’IA," poursuit Malyon.

"Encore une fois, cela peut paraître étrange, mais la méthodologie de cette IA présente de nombreux parallèles avec les discussions en cours en médecine en ce moment et l’utilisation de la vision par ordinateur, par exemple, pour numériser les données du dépistage du cancer. Ce qu’ils ont conclu, c’est qu’ils ne veulent pas utiliser la vision par ordinateur pour diagnostiquer le cancer, ce qu’ils veulent faire, c’est l’utiliser pour éliminer les 80 % des cas où il n’y a clairement pas de cancer afin de donner aux personnes bien formées plus de temps pour regarder les 20 % qui restent. Et c’est ce que nous visons."

"Donc, comme nous l’avons dit, sur un cas concret, c’est actuellement passer de 800 à 140, puis à 50. Ce que nous visons avec l’IA, c’est de ramener ce chiffre de 800 à 50 tout de suite – pour supprimer ceux qui n’ont clairement pas besoin d’un examen humain. Nous avons donc maintenant deux couches de vérification et nous ajouterons la couche supplémentaire de vision par ordinateur en amont. Et cela permettra aux utilisateurs experts du ROC d’examiner un plus petit nombre d’infractions potentielles, ce qui devrait réduire encore le nombre de rapports envoyés à la direction de course et, globalement, augmenter la vitesse de traitement."

Et le premier test a lieu... ce week-end à Abu Dhabi.

"Nous allons utiliser la vision par ordinateur en parallèle de la solution actuelle. Nous pouvons l’utiliser sur les vidéos, en direct même. Et l’IA va apprendre au fur et à mesure."