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PythonHuggingFace TransformersPandasMatplotlibBART-MNL
Analyse NLP des communications radio en Formule 1
Pipeline NLP qui classe automatiquement des messages radio de F1 par catégorie et calcule un score d'urgence, recroisé avec les données de course.
Technologies
PythonHuggingFace TransformersPandasMatplotlibBART-MNL
Description du projet
Pipeline d'analyse de 14 681 messages radio d'équipe F1 (2018-2024), classés automatiquement par classification zero-shot (modèle BART-large-MNLI) en cinq catégories : stratégie, technique, course, sécurité, communication. Chaque message est aussi noté par un score d'urgence sur 100, calculé à partir de plusieurs critères pondérés, puis recroisé avec les données de course officielles (FastF1) pour détecter des événements comme les arrêts aux stands, les changements de rythme ou les drapeaux de sécurité. Le projet inclut une analyse de sentiment et une étude de cas dédiée sur les messages de Lewis Hamilton entre 2018 et 2025.