L'histoire derrière Brake Point

Un père essaie d'apprendre à son fils de 6 ans à piloter. Année après année, l'approche traditionnelle du coaching échoue.

"Freine plus tard", "Regarde loin", "Sens la moto" -- les conseils subjectifs, basés sur l'intuition, qui fonctionnent pour la plupart des pilotes ne l'atteignent pas.

Son fils est autiste. Le biais humain, les sensations, l'intuition non-dite d'un pilote expérimenté -- rien de tout cela ne se traduit. Son esprit ne traite pas le monde à travers des signaux humains vagues. Il traite à travers la structure, les patterns, les données.

Le père -- aussi ingénieur logiciel -- comprend : le problème n'est pas son fils. Le problème est que le savoir en pilotage est verrouillé derrière un mur de matrices complexes que seuls les ingénieurs de course expérimentés savent lire.

Les données télémétriques existent. Les réponses sont dans les chiffres. Mais qui les traduit ?

Un ingénieur de course professionnel coûte des milliers d'euros. Les outils d'analyse de données montrent des tracés bruts qui ne signifient rien pour un débutant. Le fossé entre "les données existent" et "je comprends quoi faire" est énorme.

2026 : BudAI. Un ingénieur de course IA qui lit les données, comprend les patterns, et explique -- clairement, objectivement, sans biais humain -- ce que les chiffres signifient.

"Tu freines 12 mètres trop tôt au virage 3. Décale ton point de freinage après le panneau 100m."

Pas de l'intuition. Pas du "feeling". Des données. Structurées. Actionnables. Accessibles.

Pour son fils. Pour chaque pilote qui mérite un ingénieur de course dans sa poche.

"Rendre la télémétrie accessible à tous les pilotes -- pas seulement ceux qui ont un ingénieur de course."