Comment la technologie de la Formule 1 aide les coureurs du Tour de France à rouler plus vite que jamais (sans enfreindre les règles)
Le Tour de France 2025 s'annonce comme le plus rapide de l'histoire grâce à des modélisations époustouflantes et des simulations de vitesse utilisées par les équipes pour gagner un avantage compétitif. Autrefois, le cyclisme professionnel reposait sur la sensation et l'effort des coureurs. Aujourd'hui, il s'agit d'aérodynamique, d'optimisation des parcours et d'analyses de données poussées. On pourrait même dire que le cyclisme sur route au plus haut niveau se rapproche de la Formule 1. Plongeons dans l'influence grandissante des ingénieurs performance et des scientifiques des données. Préparez-vous pour une course effrénée...
Le diable se cache dans les détails. Le rôle d'un ingénieur performance réside dans les détails : trouver des gains là où peu de gens ont cherché. Le Britannique Dan Bigham est sans doute l'ingénieur le plus en vue dans ce domaine. Ancien détenteur du record de l'heure, ce trentenaire a travaillé avec l'équipe Mercedes F1 avant de se tourner vers le cyclisme. Il est aujourd'hui responsable de l'ingénierie chez Red Bull-BORA-hansgrohe, une équipe WorldTour. Avant de quitter Ineos Grenadiers en 2024, Bigham expliquait comment son rôle se concentre sur la sélection du matériel et même la conception de produits, avec une attention minutieuse aux détails.
Prenons le choix des roues : il ne s'agit plus simplement de jantes profondes ou peu profondes. « Le choix des roues dépend de variables comme le ratio puissance-poids du coureur, son poids, sa vitesse potentielle en montée et son profil aérodynamique », révèle Bigham. « Il faut connaître l'ampleur de la différence. Par exemple, une roue peut être 100g plus légère mais avoir un CdA (coefficient de traînée aérodynamique) supérieur de 0,02m². Les détails comptent. »
Bigham compare cela à une recette de pain : « Si vous me dites avoir 10 seaux de farine, combien de seaux d'eau faut-il ? Je ne peux pas répondre sans connaître la taille des seaux. » Il poursuit : « Tout est une question d'énergie. En montée, 100g à une vitesse et une pente données ont un coût énergétique précis. On ajoute le CdA et on utilise l'équation aérodynamique pour calculer la traînée. Il s'agit de trouver le point où le poids équivaut au CdA, en fonction de la pente et de la vitesse du coureur. »
Ce niveau de précision peut faire la différence entre rester dans le peloton ou être distancé, ce qui peut déterminer la victoire ou la défaite. « C'est la même chose pour le choix des pneus et leur résistance au roulement », ajoute Bigham. Les coefficients varient de 0,01 à 0,06 selon les pneus. Une différence de 0,01 équivaut à une pente de 0,1%, ce qui peut sembler minime mais est crucial pour les coureurs soucieux de performance.
L'essor des scientifiques des données. Cette obsession du détail explique pourquoi XDS-Astana a recruté Alex Dowsett, un autre ancien détenteur du record de l'heure, pour le Projet 35. Ce projet a aidé Mark Cavendish à remporter sa 35ème victoire d'étape sur le Tour en 2024. « Alex optimisera la position des coureurs, testera le matériel et préparera les contre-la-montre », a déclaré le manager Alexandr Vinokurov.
Morgan Saussine, un data scientist français, a également joué un rôle clé dans le Projet 35. Son analyse minutieuse du calendrier et des caractéristiques des coureurs a permis à l'équipe kazakhe d'éviter la relégation et de se hisser en 4ème place des classements UCI. « Il identifie les courses où nous avons le plus de chances de marquer des points avec nos coureurs », explique DS Dario Cataldo. Cette approche data-driven devient incontournable dans les meilleures équipes, où au moins une personne est désormais dédiée au développement de modèles.
Công nghệ đua F1 đang giúp các tay đua Tour de France chạy nhanh hơn bao giờ hết (mà không vi phạm luật)
Tour de France 2025 được dự đoán sẽ là kỳ đua nhanh nhất lịch sử nhờ những mô hình tính toán đột phá và mô phỏng tốc độ mà các đội đua sử dụng để tìm kiếm lợi thế cạnh tranh. Nếu như trước đây, đua xe đạp chuyên nghiệp chỉ xoay quanh cảm giác và sức bền của vận động viên, thì giờ đây, yếu tố quyết định nằm ở khí động học tối ưu, lộ trình được tính toán kỹ lưỡng và phân tích dữ liệu chuyên sâu. Có thể nói, đua xe đạp đường trường đẳng cấp cao đang dần trở nên giống như môn đua xe Công thức 1. Hãy cùng khám phá ảnh hưởng ngày càng lớn của các kỹ sư hiệu suất và nhà khoa học dữ liệu trong lĩnh vực này. Hãy sẵn sàng cho một chuyến đi tốc độ cao...
Chi tiết tạo nên sự khác biệt. Công việc của một kỹ sư hiệu suất xoay quanh những chi tiết nhỏ nhất - tìm kiếm lợi thế từ những yếu tố ít người để ý. Dan Bigham, kỹ sư người Anh, có lẽ là cái tên nổi bật nhất trong lĩnh vực này. Cựu kỷ lục gia giờ đua từng làm việc cho đội đua Mercedes F1 trước khi chuyển sang lĩnh vực xe đạp. Hiện tại, anh đảm nhiệm vị trí trưởng phòng kỹ thuật tại đội Red Bull-BORA-hansgrohe thuộc WorldTour. Trước khi rời Ineos Grenadiers vào năm 2024, Bigham từng chia sẻ với phóng viên về việc công việc của một kỹ sư hiệu suất tập trung chủ yếu vào lựa chọn thiết bị và thậm chí là thiết kế sản phẩm, với sự chú ý đặc biệt đến từng chi tiết nhỏ.
Lấy ví dụ về việc chọn bánh xe: không còn đơn giản là chọn vành nông hay sâu nữa. "Lựa chọn bánh xe phụ thuộc vào nhiều yếu tố như tỷ lệ công suất/cân nặng của tay đua, trọng lượng, tốc độ leo dốc tiềm năng và đặc tính khí động học", Bigham tiết lộ. "Điều quan trọng là phải hiểu mức độ khác biệt. Ví dụ, một bánh xe có thể nhẹ hơn 100g nhưng hệ số CdA (hệ số cản khí động học) lại cao hơn 0,02m². Bạn cần nắm rõ từng chi tiết."
Bigham so sánh điều này với việc làm bánh mì: "Nếu bạn nói với tôi rằng bạn có 10 xô bột, thì cần bao nhiêu xô nước? Tôi không thể trả lời nếu không biết kích thước xô." Anh giải thích thêm: "Tất cả đều là vấn đề năng lượng. Khi leo dốc, 100g ở một tốc độ và độ dốc nhất định sẽ tiêu tốn một lượng năng lượng cụ thể. Sau đó bạn tính toán thêm hệ số CdA và sử dụng phương trình khí động học để xác định lực cản. Cuối cùng là tìm ra điểm cân bằng giữa trọng lượng và hệ số CdA, tùy thuộc vào độ dốc và tốc độ của tay đua."
Sự khác biệt nhỏ này có thể quyết định việc một tay đua có bám được nhóm dẫn đầu hay không, từ đó ảnh hưởng đến kết quả chung cuộc. "Tương tự với việc chọn lốp xe và hệ số lăn", Bigham nói thêm. Hệ số lăn của các loại lốp xe đạp dao động từ 0,01 đến 0,06. Sự chênh lệch 0,01 tương đương với độ dốc 0,1%, nghe có vẻ nhỏ nhưng lại cực kỳ quan trọng đối với các tay đua chuyên nghiệp.
Sự trỗi dậy của các nhà khoa học dữ liệu. Chính sự tập trung vào từng chi tiết nhỏ này đã khiến đội XDS-Astana mời Alex Dowsett, một cựu kỷ lục gia giờ đua khác, tham gia Dự án 35. Dự án này đã giúp Mark Cavendish giành chiến thắng kỷ lục lần thứ 35 tại Tour de France 2024. "Alex sẽ tập trung tối ưu hóa tư thế đua, kiểm tra thiết bị kỹ thuật và chuẩn bị cho các chặng đua tính giờ", quản lý đội Alexandr Vinokurov tuyên bố khi ký hợp đồng với Dowsett năm 2024.
Morgan Saussine, một nhà khoa học dữ liệu người Pháp, cũng đóng góp quan trọng cho Dự án 35 với tư cách cộng tác viên. Phân tích chi tiết của anh về lịch đua và đặc điểm của từng tay đua đã giúp đội tuyển Kazakhstan cải thiện thành tích đáng kể, từ vị trí đứng trước nguy cơ xuống hạng lên vị trí thứ 4 trên bảng xếp hạng UCI. "Anh ấy phân tích lịch đua để xác định những chặng nào chúng tôi có nhiều khả năng giành điểm nhất với đội hình hiện có", DS Dario Cataldo cho biết. Cách tiếp cận dựa trên dữ liệu này ngày càng trở nên phổ biến ở các đội đua hàng đầu, nơi ít nhất một chuyên gia được phân công phụ trách phát triển mô hình phân tích.
