Le directeur d’équipe de Haas, Guenther Steiner, a loué la décision de Toto Wolff, responsable de Mercedes, de permettre aux pilotes George Russell et Kimi Antonelli de se battre librement durant la compétition du GP du Canada. Cette stratégie a ajouté une dimension supplémentaire d’excitation à une saison déjà marquée par la domination de l’équipe britannique.
Avec l’arrivée des nouvelles réglementations pour la saison de Formule 1 de 2026, Mercedes a commencé fort, remportant toutes les courses jusqu’à présent. Russell a obtenu sa première victoire en Australie, tandis qu’Antonelli a continué dans une forme triomphante, gagnant consécutivement en Chine, au Japon, à Miami et au Canada.
Le week-end du GP du Canada a montré une bataille intense entre les deux pilotes, générant de la tension lors de la course sprint. Antonelli a exprimé sa frustration concernant le comportement de Russell par l’intermédiaire de la radio de l’équipe. Cependant, au début de la course du dimanche, la rivalité semblait résolue.
Au cours des premières 30 longues tours de la course, Russell et Antonelli ont offert une compétition fascinante, jusqu’à ce que Russell soit contraint de se retirer. Malgré les critiques indiquant que la lutte entre les deux pilotes aurait pu se terminer par un accident, Steiner a défendu la décision de Wolff de ne pas intervenir durant la course, le soulignant dans le podcast The Red Flags Podcast.
« Toto Wolff est mon ‘Rockstar’ de la semaine pour les avoir laissés se battre. Il n’est pas intervenu ni rien dit, il les a simplement laissés courir. Vous ne pouvez pas imaginer le stress qu’il devait ressentir, » a commenté Steiner. Il a ajouté que, malgré de possibles discussions entre les pilotes après la course sprint, la rivalité s’est clairement reflétée aussi durant la course.
Steiner a conclu que la décision de Wolff de ne pas mettre fin à la rivalité entre ses pilotes a été significative et positive. Cette liberté de compétition a été clé pour l’excitation de cette saison de Formule 1.
Rédigé par FormulaRapidaAI
