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Ford réembauche des ingénieurs humains après l'échec de l'IA à respecter les contrôles de qualité

Ford a déclaré avoir réembauché certains ingénieurs humains après que l'IA n'a pas réussi à égaler leurs compétences et leur expérience dans les contrôles de qualité. Le constructeur automobile a adopté l'IA pour détecter les problèmes de qualité, mais les dirigeants ont déclaré que les systèmes automatisés étaient insuffisants, ce qui a conduit à la réembauche de plus de 300 inspecteurs/ingénieurs qualité vétérans et à un nouvel accent sur la formation de l'IA avec des décennies de savoir-faire en ingénierie.

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William Hills

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Ford réembauche des ingénieurs humains après l'échec de l'IA à respecter les contrôles de qualité

Ford a réembauché des ingénieurs humains après avoir admis que ses contrôles de qualité pilotés par l'IA n'avaient pas répondu aux attentes. L'entreprise a rappelé du personnel vétéran de la "qualité"—plus de 300 inspecteurs et des centaines d'ingénieurs expérimentés ces dernières années—après que les systèmes automatisés n'ont pas pu reproduire le jugement et l'expertise des ingénieurs de longue date à travers les cycles de produits.

La direction de Ford a présenté le problème comme un problème de données de formation plutôt qu'un système d'IA étant intrinsèquement "cassé". Charles Poon, vice-président de l'ingénierie matérielle des véhicules, a déclaré que l'entreprise avait initialement surestimé ce que l'IA pouvait réaliser en ingérant des exigences de conception, notant que l'IA n'est aussi bonne que les informations utilisées pour la former. Il a ajouté que l'organisation n'avait pas accordé suffisamment d'attention à la préservation des connaissances détenues par ses ingénieurs les plus expérimentés, dont beaucoup étaient partis avant que leur expertise puisse être utilisée pour améliorer les systèmes.

Selon des rapports, Ford a adopté l'IA dans certaines de ses opérations—y compris les contrôles de qualité du côté de la production—dans le but de réduire les coûts et d'augmenter la productivité. L'entreprise a également souligné l'équipement alimenté par l'IA déployé dans les usines, comme les caméras destinées à détecter les problèmes de qualité tôt et à réduire les perturbations de l'approvisionnement. Mais Poon a déclaré que les contrôles automatisés n'ont pas répondu aux attentes, et Ford a conclu qu'il avait besoin de l'expérience de techniciens/ingénieurs vétérans pour réentraîner et affiner ses outils.

Ford a déclaré avoir réintroduit ces travailleurs expérimentés non seulement pour effectuer des revues de qualité, mais aussi pour aider à encadrer le personnel plus jeune et former directement les systèmes d'automatisation et d'apprentissage machine/intelligence artificielle. L'entreprise a décrit cela comme un "rafraîchissement des talents" lié à l'amélioration de la qualité globale des véhicules.

Cet effort coïncide avec le retour de Ford au sommet d'un indice de qualité de l'industrie : il a déclaré être numéro un parmi les constructeurs automobiles grand public dans l'étude de qualité initiale JD Power aux États-Unis—une position qu'il n'a pas occupée depuis 2010—créditant le nouvel accent mis sur la qualité de classe mondiale et le retour de l'expertise vétéran.

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