L’arrivée envisagée de Peter Lee chez Mercedes viserait à appliquer l’intelligence artificielle à la physique de la monoplace, aux modèles prédictifs et aux enjeux réglementaires de la F1.
Un rôle de conseiller encore en discussion
Président sur le départ de Microsoft Science, Peter Lee prévoit de rejoindre Mercedes comme conseiller en intelligence artificielle. Le poste serait créé pour cette collaboration, avec une mission qui dépasserait l’exploitation de la télémétrie. Elle toucherait aussi bien au développement de la voiture qu’au fonctionnement de l’écurie.
Le cadre envisagé repose sur un accord d’un an, avec une option pour une seconde année. L’intitulé exact reste en discussion et Mercedes n’a pas officialisé la nomination. On parle donc d’une arrivée envisagée, pas d’une nomination annoncée à un poste déjà défini dans l’organigramme.
Lee a passé 16 ans chez Microsoft, entre recherche scientifique, médecine et applications pratiques de l’IA. Il a auparavant dirigé Microsoft Research. Avant de rejoindre le groupe, il avait occupé des fonctions de haut niveau à l’université Carnegie Mellon et à la DARPA. Cette dernière est l’agence américaine de recherche avancée pour la défense.
La course est aussi une ambition personnelle, née dans son enfance, lorsqu’il pratiquait le karting. Lee rapproche la F1 de la recherche médicale : des équipes très qualifiées doivent décider vite, avec des informations incomplètes. Dans les deux domaines, ces décisions peuvent avoir de lourdes conséquences.
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La voiture et le partage des données au premier plan
Le premier axe de sa mission concernerait les problèmes physiques liés à la voiture. La télémétrie ne serait donc qu’une partie du sujet. L’enjeu serait d’appliquer l’IA aux questions qui déterminent le comportement et la performance d’une monoplace. On est donc loin d’une mission limitée à l’analyse des données produites en piste.
Les écuries utilisent déjà de vastes programmes de simulation et des outils d’analyse rapide. Il ne s’agirait pas de leur faire découvrir la simulation, mais d’améliorer l’exploration des pistes de développement. Des outils plus performants pourraient raccourcir ce travail, sans contourner les lois de l’aérodynamique.
Un deuxième chantier porterait sur les barrières organisationnelles et les obstacles au partage des données entre départements. Ce travail est moins visible que la performance de la voiture, mais ne se résume pas au calcul. Il concernerait la façon dont les différents services peuvent exploiter leurs informations ensemble.
Cette double approche relierait donc la physique de la monoplace à l’organisation de l’écurie. Produire une analyse et mieux faire circuler les données nécessaires à cette analyse répondent à deux besoins différents.
Mieux choisir les développements sous plafond budgétaire
Lee prévoit également de travailler sur des modèles financiers et prédictifs. L’usage de l’IA dépasserait ainsi la compréhension immédiate de la voiture. Il concernerait aussi les projections sur lesquelles l’écurie peut s’appuyer pour orienter ses décisions.
Le plafond budgétaire donne un poids particulier au choix des pistes de développement. Explorer une solution ne suffit pas : il faut déterminer quelles pistes méritent les ressources disponibles. On comprend l’intérêt de gagner du temps, à condition que l’analyse aide à mieux sélectionner les travaux à poursuivre.
L’apport potentiel de l’IA se situe dans cette sélection. Réduire le temps nécessaire pour examiner une piste pourrait faciliter les arbitrages. Mais chaque résultat de calcul ne se transforme pas en gain de performance. La pertinence du modèle et son utilité pour la monoplace restent deux questions différentes.
Le parallèle de Lee avec la médecine prend ici son sens. Il faut décider alors que toutes les informations ne sont pas disponibles. L’ambition est d’éclairer ce choix, pas de faire disparaître l’incertitude qui l’accompagne.
Les règles de la F1 entrent aussi dans le projet
Le quatrième volet concernerait l’encadrement futur de l’intelligence artificielle en F1. Lee aiderait Mercedes à réfléchir à la manière dont les instances pourraient réglementer cette technologie. Il ne s’agit plus seulement des performances d’un outil, mais de sa place dans la discipline.
La FIA et les écuries devront articuler les analyses générées par des machines avec le secret technique et les systèmes standardisés. Elles devront aussi composer avec des règles sportives rédigées avant la diffusion massive de ces technologies. Un conseiller en IA pourrait donc intervenir au-delà des seuls départements chargés de la voiture.
Le projet Mercedes s’inscrit aussi dans une concurrence pour les compétences issues des grandes entreprises technologiques. Williams a nommé James Smith, ancien dirigeant de Google DeepMind, directeur des systèmes d’information plus tôt en 2026. Les fonctions envisagées pour Lee sont différentes. Mais on retrouve dans les deux démarches le rapprochement entre informatique avancée et décisions prises en F1.
Pour Mercedes, l’intérêt de cette collaboration se mesurerait à son effet sur le travail de l’écurie et sur la monoplace. Accélérer une analyse ou mieux relier les données n’a de portée sportive que si cela aide à améliorer la voiture.
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