La F1 utilise l'IA agentique sur AWS pour accélérer ses opérations de données, de plusieurs semaines à quelques minutes
F1 fait face à un défi opérationnel majeur avec sa plateforme MarTech Customer 360, qui capte les interactions de plus de 800 millions de fans à travers les diffusions TV, les réseaux sociaux, la billetterie et les produits dérivés. Selon Chris Roberts, directeur informatique de Formula 1, chaque nouvelle source de données nécessitait de 6 à 8 semaines d'ingénierie manuelle, générant un arriéré de 18 mois pour intégrer seulement 12 sources. Face à ce constat, Matt Kemp, responsable des opérations data chez F1, a lancé un projet avec AWS pour améliorer l'efficacité et la qualité des données. Début 2026, F1 et AWS ont conçu ensemble le Data Accelerator, un outil d'intelligence artificielle agentique fonctionnant sur Amazon Bedrock AgentCore, capable de transformer la plateforme MarTech de F1 en un système autogéré, observable et unifié. Résultat concret : le temps d'intégration d'une nouvelle source de données est passé de 8 semaines à environ 40 minutes de génération de code, suivies de quelques heures de déploiement.
Résumé et traduction réalisés par Le Fil IA à partir de AWS ML Blog. Lire l'article original →
Cette accélération change la donne pour une organisation dont les courses ont lieu toutes les deux semaines et où chaque décision commerciale doit suivre le rythme de la piste. En réduisant drastiquement les délais d'intégration, F1 peut désormais exploiter plus rapidement les flux issus des partenaires de billetterie, des diffuseurs, des sponsors et des réseaux sociaux pour affiner sa personnalisation et sa segmentation marketing. Le système a aussi permis d'identifier et de corriger automatiquement des anomalies de données en production. Surtout, l'équipe dispose désormais d'une visibilité de bout en bout sur l'ensemble de la plateforme, avec traçabilité des données et analyse des causes profondes, remplaçant des tableaux de bord saturés d'alertes par une vue unique et exploitable.
Cette transformation répond à trois sources de friction identifiées par les équipes. D'abord, l'intégration manuelle de chaque source impliquait l'écriture de correspondances de schémas, de pipelines d'ingestion, de contrôles qualité et de règles de conformité RGPD, une à une. Ensuite, les flux fournisseurs évoluaient sans préavis, changeant de noms de colonnes ou de structures, souvent au pire moment, comme en plein week-end de course ou lors du lancement d'une campagne critique. Enfin, les journaux étaient dispersés entre Amazon S3, Amazon Redshift, Airflow et DBT, obligeant les ingénieurs à passer des heures à retracer manuellement l'origine d'un problème. Le Data Accelerator répond à ces trois enjeux via cinq chantiers menés en parallèle : intégration agentique des sources via Bedrock AgentCore, détection et correction automatique des évolutions de schéma, accès unifié aux données grâce à Amazon SageMaker Unified Studio, observabilité complète avec analyse des causes racines, et correction automatisée des anomalies détectées lorsque celles-ci peuvent être résolues par du code.
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