Devin, l’ingénieur IA à tout faire d’Aston Martin F1

Aston Martin F1 roule pour Cognition AI

L’équipe met en effet en œuvre Devin, l’IA du californien Cognition AI, par ailleurs partenaire de l’écurie. L’écurie a dans un premier temps mis cette IA au service de ses développeurs.

Comme ses concurrentes, Aston Martin F1 exploite le logiciel à trois niveaux.

Il y a d’une part l’informatique de gestion « classique ». Une écurie de F1 est une PME d’un millier de personnes avec un service RH, un service financier, un service commercial. Outre cet usage très classique, l’équipe de piste met en œuvre des logiciels de stratégie lors de chaque course.

« Dans notre sport, la plus grande contrainte est la course contre la montre. Les cycles d’ingénierie sont extrêmement courts. »

« Ce sont des logiciels sur mesure pour élaborer la stratégie depuis le mur des stands […] et pour effectuer de petits ajustements », explique Eric Ernst, Commercial Technology Ambassador de l’équipe britannique. « Ce sont des logiciels qui, au fil du temps, sont développés, remaniés, puis entièrement reconstruits et redéveloppés. C’est un cycle continu. Il est essentiel pour nous de veiller à ce qu’il reste conforme aux spécifications. Les réglementations changent, la voiture évolue, et le logiciel doit refléter cela. »

Le troisième type de logiciels sont les calculateurs embarqués dans la voiture, en particulier les calculateurs qui pilotent les moteurs hybrides mis en œuvre dans les voitures depuis 2014.

La vitesse : l’objectif et la contrainte numéro 1 d’une écurie de F1

Aston Martin F1 dispose d’une vingtaine de développeurs, un nombre que l’équipe espère doubler très rapidement. « Dans notre sport, la plus grande contrainte est la course contre la montre. Les cycles d’ingénierie sont extrêmement courts. Par exemple, lorsque s’achève la troisième séance d’essais libres du samedi, on dispose d’un laps de temps très court pour mettre en pratique ce que l’on a appris pour régler la voiture pour les qualifications », illustre Eric Ernst.

Une énorme quantité de données doivent être traitées par les ingénieurs de piste, sur place mais aussi à Silverstone où l’équipe dispose d’une salle de contrôle avec 40 ingénieurs supplémentaires.

Une myriade de petites applications développées en interne

Une équipe de F1 exploite une myriade de petites applications hyperspécialisées. Elles vont d’un programme de gestion du banc de vibration sur lequel est placée la voiture pour simuler le comportement de la suspension, à l’application pour s’entraîner aux arrêts au stand, nourrie avec les données télémétriques renvoyées par les pistolets pneumatiques des mécanos, en passant par le jumeau numérique des pièces qui sont testées en CFD (Computational Fluid Dynamics) puis dans la soufflerie.

« Sur l’ensemble de ces logiciels, il n’y a pratiquement rien qui provienne d’un produit prêt à l’emploi ou qui n’ait pas été modifié d’une manière ou d’une autre, ou écrit à partir de zéro. Cela représente une quantité considérable de propriété intellectuelle et une base de code immense, spécialisée, qu’il faut maîtriser », resitue Eric Ernst.

Pour gérer le turnover, très important dans le milieu de la F1, et surtout la montée en puissance de l’ingénierie sous la houlette d’Adrian Newey l’IA Devin a été mise en place dans un premier temps afin de documenter ce parc applicatif et assurer la pérennité de ces logiciels.

« Il n’y a pratiquement rien qui provienne d’un produit prêt à l’emploi [...]. C’est une quantité considérable de PI et une base de code immense, spécialisée, qu’il faut maîtriser. »

« N’importe quel développeur peut ainsi les consulter et comprendre comment ils fonctionnent, quelles sont leurs dépendances », explique Eric Ernst. « Cela nous permet d’identifier rapidement comment développer de nouvelles fonctionnalités, comment aller de l’avant, et s’il existe des vulnérabilités à prendre en compte. »

La mise en place de l’environnement de travail pour Devin a nécessité la connexion de l’IA aux référentiels de l’écurie et une phase de formation des ingénieurs pour tirer profit de l’IA dans leur travail au quotidien.

« Dans le sport automobile, les environnements de test se limitent aux week-ends. Donc quand on écrit un programme, on ne peut le tester en conditions réelles que lors d’une course […]. Et quand on met une voiture en piste, il y a énormément de systèmes qui fonctionnent en parallèle : ceux de la FIA, ceux des commissaires techniques, les systèmes embarqués dont la voiture ne dispose qu’une seule fois. On a du mal à recréer cet environnement de test », raconte le Commercial Technology Ambassador. L’expérience des développeurs est donc capitale.

Pour Eric Ernst, mettre en œuvre l’IA Devin force d’une certaine façon les développeurs à entrer dans un processus de SDLC (Software Development Life Cycle), ce qui ne serait pas facile pour tous. Il faut travailler avec des PR (Pull Request), sinon Devin ne donnera pas de solution.

« Si on leur donne un outil comme Devin, où l’output est quasiment garanti, ils peuvent se sentir en sécurité. Ils deviennent un peu plus agressifs et changent certains aspects du code plus rapidement, parce qu’ils savent qu’ils n’auront pas besoin de gérer 50 000 lignes de code eux-mêmes », ajoute le porte-parole de l’écurie. « Nous voulons permettre à ces personnes, qui possèdent une très grande expérience, de multiplier leur rendement en utilisant l’IA pour se débarrasser de tout le travail fastidieux. »

Une aide pour analyser des To de données à chaque course

La télémétrie est un autre domaine où l’IA pourrait beaucoup apporter. L’analyse des mesures réalisées sur la voiture pendant les essais et la course n’est pas une nouveauté, mais un pilote d’expérience comme Fernando Alonso, a pu constater que les données disponibles aujourd’hui n’ont plus rien de comparable à ce dont il disposait au début de sa carrière.

« Ils ont commencé à utiliser ces données pour s’améliorer en tant que pilotes et aussi pour rendre la voiture plus rapide », confie Eric Ernst. « Mais cette approche a pris une ampleur énorme. L’innovation dans ce domaine progresse de plus en plus vite. »

L’essence du sport automobile est de laisser le pilote décider. Mais les décisions sur la piste sont de plus en plus des décisions d’équipe et l’IA devrait jouer un rôle de plus en plus important dans le déroulement des courses. « Toutes les manœuvres et les décisions doivent rester humaines, mais chaque membre de l’équipe pourra tirer profit de la puissance considérable de l’IA. Je pense que ce sera extrêmement intéressant de voir où cela nous mènera », anticipe le porte-parole.

Un ingénieur aux côtés des ingénieurs

Si la FIA n’intervient pas pour restreindre ses usages, l’aide apportée par les IA aux écuries pourrait prendre de multiples formes. Aston Martin F1 réfléchit à donner lui donner accès aux données d’étalonnage et aux paramètres de certains équipements. Un ingénieur pourra ainsi demander à l’IA de vérifier la configuration d’un calculateur électronique ou de calibrer un capteur.

« Devin est un ingénieur assis aux côtés de nos ingénieurs, capable de travailler en continu en gardant un objectif précis à l’esprit. »

Cette aide pourrait aussi profiter à l'usine, sur les phases de fabrication de la voiture. Un ingénieur qui construit des pièces en fibre de carbone pourrait demander à l'IA de l'aider à placer les fibres pour une résistance structurale maximale. Même logique du côté de l'usinage des pièces métalliques : « Je pense que l'on pourrait connecter Devin à une machine-outil à commande numérique. C'est un processus complexe à réaliser manuellement — avec l'IA, nous pourrons passer de 3 heures de programmation à quelques minutes seulement », anticipe Eric Ernst.

Le principe, selon lui, vaut pour n'importe quelle tâche dès lors qu'on peut la doter d'une boucle de rétroaction.

« Devin est, en quelque sorte, un ingénieur assis aux côtés de nos ingénieurs, capable de travailler en continu en gardant un objectif précis à l'esprit », résume le porte-parole d'Aston Martin F1.

Propos recueillis lors du RAISE Summit 2026