Pourquoi personne ne maîtrise encore les F1 de 2026 et leurs moteurs

Les difficultés rencontrées ces dernières semaines par plusieurs pilotes, notamment chez Mercedes, illustrent parfaitement cette nouvelle réalité. Les fameux problèmes de "déploiement" de l’énergie, abondamment évoqués depuis le Grand Prix de Belgique, recouvrent en réalité une multitude de scénarios différents.

Il peut s’agir d’un pilote qui active un réglage au mauvais moment, d’une erreur de pilotage obligeant le MGU-K à compenser une perte de puissance, ou encore d’un algorithme d’intelligence artificielle qui interprète une situation de manière inattendue et décide de déployer l’énergie différemment de ce qui était prévu.

Lorsque les meilleurs ingénieurs de Formule 1, disposant d’une puissance de calcul considérable, d’une quantité gigantesque de données et d’une expérience hors norme, peinent eux-mêmes à comprendre ce qui se produit, il devient presque impossible d’attendre des pilotes qu’ils trouvent instantanément les bonnes solutions en piste.

Depuis plusieurs mois, Andrea Stella répète que McLaren accuse un retard sur Mercedes dans la compréhension et l’exploitation optimale des groupes propulseurs.

Le dirigeant italien explique désormais précisément ce qu’il entendait par là : l’équipe de Woking ne disposait pas, jusqu’à récemment, des modèles de simulation suffisamment sophistiqués pour préparer le fonctionnement du moteur avant même son apprentissage assisté par intelligence artificielle une fois arrivé sur le circuit.

"Lorsque vous exploitez un groupe propulseur aussi complexe, et il est complexe à cause du règlement, pas parce que celui de Mercedes HPP l’est particulièrement, vous avez besoin de modèles capables de reproduire fidèlement son fonctionnement afin de tester différents paramètres et voir comment il réagit," explique Stella.

"Ces modèles permettent aussi d’optimiser le déploiement de l’énergie, le pilotage, les rapports de boîte de vitesses, et bien d’autres éléments. Certains de ces outils n’étaient tout simplement pas disponibles à temps. Nous avons donc travaillé avec Mercedes pour qu’ils le deviennent le plus rapidement possible et, désormais, ils commencent justement à être opérationnels. Nous en tirons déjà de très grands bénéfices."

Grâce à ces nouveaux outils, McLaren est désormais capable d’anticiper plus efficacement le comportement de son groupe propulseur, permettant à Lando Norris et Oscar Piastri d’aborder leurs week-ends dans de meilleures conditions.

Des modèles encore imparfaits

Pour autant, Stella insiste sur le fait que ces simulations restent loin d’être parfaites.

"Les modèles sont une représentation, dans le monde de l’ingénierie, des machines physiques que nous utilisons. Mais ces machines présentent un niveau de complexité que les modèles ne parviennent pas toujours à reproduire intégralement," souligne-t-il.

"Ils s’amélioreront progressivement à mesure que nous les rendrons plus sophistiqués et plus précis. Nous sommes tous en train d’apprendre. Je suis convaincu que tous les motoristes découvrent eux aussi comment représenter, d’un point de vue purement technique, les machines qu’ils ont eux-mêmes conçues. C’est l’un des grands défis actuels : la qualité de la modélisation."

Mais le véritable problème ne réside pas uniquement dans la qualité des simulations. Stella estime surtout que les nouveaux groupes propulseurs sont devenus extraordinairement sensibles au moindre paramètre extérieur.

"Ce ne serait pas un problème si les groupes propulseurs n’étaient pas eux-mêmes aussi sensibles au moindre manque de précision. Nous savons déjà qu’une très légère variation dans une action du pilote peut produire une énorme différence dans le résultat obtenu. De la même manière, une infime variation du comportement physique d’un composant du groupe propulseur peut entraîner de très grands écarts de performance."

Cette sensibilité oblige désormais les équipes à intégrer une quantité phénoménale de variables dans leurs simulations.

"C’est précisément là que la modélisation devient essentielle : il faut représenter la physique, les actions du pilote, voire même le vent."

"Cela montre que ces voitures sont devenues extrêmement sensibles à certains paramètres. Tous ces éléments devraient être intégrés dans les modèles de simulation. C’est extrêmement difficile et cela demandera encore du temps."