// Veille technologique

SUJET

Télémétrie & acquisition de données en sport automobile

Comment les écuries de Formule 1 (et plus largement le motorsport) collectent, transmettent et exploitent en temps réel des millions de points de données générés par les capteurs embarqués sur les monoplaces ?

Croisement direct avec le BTS SIO SLAM : IoT & systèmes embarqués, big data temps réel, architectures cloud, cybersécurité des transmissions, applications de visualisation.

Démarrée Févr. 2026
Outils Feedly · RSS · Alerts
Fréquence Hebdomadaire
Liens BTS Bloc 2 + 3

Comprendre la télémétrie F1 // schéma data flow

⚙ CAPTEURS 150 - 300 embarqués ▤ ECU McLaren TAG-320 ((•)) RADIO chiffrée latence 2 ms ☁ CLOUD AWS / ML SageMaker ▦ DASHBOARD ingénieurs + broadcast signaux analogiques ~1.5M pts/sec 4G/5G dédié API / WebSocket CHAÎNE D'ACQUISITION TÉLÉMÉTRIQUE de la monoplace au mur des stands — en temps réel

// lien BTS SIO : chaque maillon de la chaîne fait écho à un bloc SLAM — capteurs & ECU (B1 gestion patrimoine), radio (B3 cybersécurité), cloud & pipeline data (B2 développement & bases de données), dashboard (B2 mise à disposition d'un service).

Méthodologie // process

01

Collecte

Agrégation de flux RSS via Feedly + alertes Google Alerts sur des mots-clés ciblés (telemetry, F1 data, IoT motorsport, OpenF1...).

02

Sélection

Tri hebdomadaire des articles : pertinence par rapport au BTS SIO (data, IoT, sécurité, dev), qualité et actualité de la source.

03

Synthèse

Rédaction d'une fiche par article retenu : résumé, angle BTS SIO, lien source. Production d'un livrable consultable ici.

04

Restitution

Publication sur cette page + intégration dans la documentation du portfolio. Sert de support à l'épreuve E6.

Live track // circuit de Suzuka — stats simulées

LIVE SIM

Grand Prix du Japon — Suzuka

Démonstration de visualisation télémétrique sur le seul circuit en forme de 8 du calendrier F1. Données simulées côté navigateur pour illustrer ce qu'on peut faire avec une API type OpenF1.

Longueur
5,807 km
Tours
53
Virages
18
Record
1:30.983
SUZUKA JAPAN GRAND PRIX · 5.807 KM · 18 TURNS · FIGURE-OF-EIGHT Turn 1 Esses Dunlop Degner Hairpin Spoon 130R Casio Triangle S1 S2 S3 START / FINISH

Sources suivies // 10 sources

API / Open Data →

OpenF1 API

Données F1

openf1.org

Magazine spécialisé →

Racecar Engineering

Ingénierie auto

www.racecar-engineering.com

Site média →

The Race - Tech

Actu motorsport

www.the-race.com

Site média →

Motorsport.com - Tech

Actu motorsport

www.motorsport.com

Blog technique →

F1 Chronicle - Tech

Vulgarisation F1

f1chronicle.com

Documentation →

Formula 1 Dictionary

Glossaire F1

www.formula1-dictionary.net

Blog technique →

AWS Sports Blog

Cloud / IA / F1

aws.amazon.com

Blog ingénierie →

Cadence - F1 Engineering

Électronique embarquée

community.cadence.com

Site communautaire →

Hackaday

Hardware / IoT

hackaday.com

Site spécialisé →

IoT For All

IoT industriel

www.iotforall.com

Articles & synthèses // 5 publiés

22 APR 2026
Open Data & API

OpenF1 : une API open source pour explorer les données de télémétrie F1

OpenF1 met à disposition gratuitement les données live et historiques de la Formule 1 (positions, vitesses, secteurs, météo, radio). C'est un excellent terrain de jeu pour un développeur SLAM : on peut consommer l'API en PHP, stocker en MySQL et construire des dashboards de visualisation. Les flux temps réel (websockets) permettent d'expérimenter l'architecture événementielle.

Lien BTS SIO B2.1 (concevoir une solution applicative) - B2.3 (gérer les données)
Source originale →
08 APR 2026
Acquisition de données / IoT

Architecture télémétrie F1 : 300 capteurs, 1.5M points/seconde, latence 2ms

Une monoplace moderne embarque 150 à 300 capteurs reliés à l'ECU McLaren standard, qui transmet en continu vers le mur des stands via une liaison hertzienne 4G/5G dédiée. Le volume traité atteint 1.5M de points/seconde, avec une latence de 2ms. Cette architecture est un cas d'école pour comprendre les contraintes des systèmes embarqués connectés et le big data temps réel.

Lien BTS SIO B1.1 (gestion patrimoine) - B3.4 (disponibilité, intégrité, confidentialité)
Source originale →
25 MAR 2026
Cloud & IA

AWS et la F1 : comment Amazon analyse les courses en temps réel avec l'IA

Depuis 2018, AWS est partenaire technologique de la F1. Les données issues de la télémétrie sont envoyées sur le cloud AWS, traitées par des modèles ML (SageMaker) pour produire les fameux 'F1 Insights' (probabilité de dépassement, fenêtres d'arrêt aux stands...). Un cas concret de pipeline data : ingestion → stockage → modèle ML → restitution graphique.

Lien BTS SIO B2.3 (gérer les données) - B1.5 (mettre à disposition un service)
Source originale →
10 MAR 2026
Cybersécurité

Sécurité des transmissions télémétriques : un enjeu compétitif majeur

Les flux télémétriques entre la voiture et le stand sont chiffrés (les écuries craignent l'espionnage industriel). La FIA encadre strictement les fréquences autorisées et impose un protocole standardisé. Cela illustre concrètement les compétences cybersécurité du BTS SIO : confidentialité, intégrité et disponibilité d'un canal de communication critique.

Lien BTS SIO B3.1 (protéger les données) - B3.4 (disponibilité, intégrité, confidentialité)
Source originale →
28 FEB 2026
Outils & langages

FastF1 : analyse de données motorsport avec Python

FastF1 est une bibliothèque Python qui simplifie l'accès aux données officielles de la F1 (sessions, télémétrie, météo, classements). Elle permet en quelques lignes de récupérer un tour rapide, d'extraire les données de freinage, d'accélération, de tracé idéal. Idéal pour expérimenter le traitement de données scientifiques (pandas, matplotlib).

Lien BTS SIO B2.1 (concevoir solution) - B1.6 (développement professionnel)
Source originale →