contexte technique
Ford a décidé de réembaucher des ingénieurs humains après que l'IA ait échoué à répondre aux exigences de contrôle de qualité. L'entreprise avait adopté l'IA pour réduire les coûts et augmenter la productivité, mais les résultats n'ont pas été à la hauteur des attentes.
fondements de l'échec
Charles Poon, vice-président de l'ingénierie des véhicules, a déclaré que « l'intelligence artificielle est un outil fantastique, mais elle n'est que aussi bonne que les informations utilisées pour la former ». Il a également souligné que l'entreprise n'avait pas suffisamment pris en compte l'expérience de ses ingénieurs les plus chevronnés.
architecture et limites
L'entreprise avait déployé 900 caméras équipées d'IA pour détecter les problèmes de qualité, mais ces outils ont manqué de formation et d'expertise. Les ingénieurs humains, qui avaient quitté l'entreprise, ont été réembauchés pour former les systèmes et encadrer les jeunes travailleurs. Poon a déclaré que « nous avons reconnu que pour améliorer nos outils d'automatisation et d'apprentissage automatique, nous devions nous assurer qu'ils étaient formés par les individus les plus expérimentés ».
implications et résultats
L'admission de l'échec de l'IA par Ford est survenue alors que l'entreprise se félicitait de son retour en tête d'un indice utilisé comme référence pour mesurer la qualité des véhicules. L'entreprise a déclaré qu'elle était le premier constructeur automobile de masse aux États-Unis dans l'étude de qualité initiale de JD Power, un classement qu'elle n'avait pas occupé depuis 2010. Cela a impliqué le remplacement de dirigeants seniors dans l'ingénierie, la chaîne d'approvisionnement et la fabrication, ainsi que l'embauche d'environ 300 ingénieurs chevronnés « qui possèdent la sagesse acquise au fil des décennies de conception ».
