Contexte et partenariat
Depuis la saison 2026, Chip Ganassi Racing (CGR) collabore avec OpenAI pour affiner les réglages de la monoplace d'Álex Palou. Cette coopération s'inscrit dans un paysage où les sponsors traditionnels (tabac, alcool) ont cédé la place à des acteurs du secteur technologique, notamment l'IA. Palou, champion à cinq titres en six saisons, a obtenu huit poles, soit le double de ses concurrents, dont trois poles lors du Grand Prix de Washington où la voiture arborait les couleurs d'OpenAI.
Mécanismes d'optimisation des réglages
Les ingénieurs de CGR utilisent des modèles d'apprentissage automatique fournis par OpenAI pour analyser les données télémétriques en temps réel. Le flux comprend la vitesse du véhicule, les angles de braquage, la pression des pneus et les conditions atmosphériques. Ces variables alimentent un réseau de neurones entraîné à prédire la performance du châssis sur chaque segment du circuit. Le modèle propose ensuite des ajustements de suspension, d'aileron et de cartographie moteur, réduisant le temps de recherche de configuration de plusieurs heures à quelques minutes.
Applications complémentaires de l'IA en sport automobile
Outre les réglages, d'autres équipes intègrent l'IA à des fonctions distinctes. General Motors a développé un outil capable de prévoir les drapeaux de sécurité (cautions) à partir des communications radio, améliorant la stratégie de pit‑stop. GM Motorsport exploite également une IA qui analyse les images des photographes de bord pour identifier les collisions en moins d'une seconde. IBM et Dallara, quant à eux, ont publié des recherches montrant que l'entraînement d'algorithmes sur des données de dynamique des fluides (CFD) accélère le développement aérodynamique, une pratique déjà adoptée par plusieurs équipes de Formule 1 via la société Neural Concept.
Limites et perspectives
Ces avancées restent conditionnées par la qualité et la quantité des données collectées. Les modèles d'OpenAI dépendent d'un historique de courses limité à la série IndyCar, ce qui peut restreindre leur généralisation à d'autres circuits ou conditions extrêmes. De plus, la prise de décision en temps réel doit respecter les contraintes de latence du réseau embarqué, sinon les recommandations risquent d'arriver trop tard pour être appliquées. Malgré ces obstacles, la tendance montre une intégration croissante de l'IA dans la chaîne de valeur du sport automobile, du design aérodynamique à la stratégie de course, ouvrant la voie à des itérations plus rapides et à une exploitation plus fine des données de performance.
