Cadillac a réussi à dominer la qualification de la course sprint IMSA à Detroit, avec Earl Bamber en tête du groupe de 21 véhicules. Le pilote néo-zélandais s’est assuré la pole position pour le Chevrolet Detroit Sports Car Classic avec un temps de 1m05.313s sur le circuit urbain de 1,645 miles.
Ce triomphe en qualification représente la troisième pole de Bamber dans sa carrière, qui a reconnu les qualités de son véhicule : « La voiture a été incroyable. Quand vous avez un grand Cadillac, le travail devient plus facile ».
À ses côtés sur la première ligne, Louis Deletraz de Wayne Taylor Racing a obtenu la deuxième position, avec un temps de 1m05.635s, à seulement 0.322 secondes de son compatriote.
Développement en GTP
La séance de qualification était courte, marquée par des incidents qui ont empêché certains véhicules de compléter leur tour rapide. Nick Yelloly, avec le Acura Meyer Shank Racing, a atteint la troisième place avec un temps de 1m05.852s, tandis que le pilote Marco Whittmann a terminé quatrième avec le BMW M Hybrid V8.
L’incident le plus notable a été causé par le véhicule #7 piloté par Felipe Nasr, qui a commis une erreur au premier virage, et le deuxième véhicule de l’équipe Porsche a percuté les barrières, provoquant un drapeau rouge et la fin prématurée de la séance.
Qualification en GTD Pro
Dans la catégorie GTD Pro, la rivalité s’est concentrée parmi les coéquipiers de Corvette Racing. Alexander Sims a obtenu la pole avec un temps de 1m09.354s, surpassant son coéquipier Tommy Milner de seulement 0.043s. Cela marque la quatrième pole pour Sims dans sa carrière.
Le pilote a exprimé qu’il était excitant d’avoir les deux véhicules de Corvette sur la première ligne : « Nous avons beaucoup travaillé pour ajuster les voitures aux irrégularités du circuit, et nous avons enfin trouvé le bon équilibre ».
Le circuit emblématique de Detroit attend un spectacle passionnant, avec les meilleures performances des équipes et des pilotes espérant un bon résultat sur cette piste emblématique.
Rédigé par FormulaRapidaAI
