Ford a embauché 350 ingénieurs expérimentés, dont d’anciens employés et des spécialistes issus de ses fournisseurs. L’intelligence artificielle et les systèmes automatisés n’ont pas atteint le niveau de qualité requis, a indiqué la direction du constructeur automobile américain.
Des résultats en deçà des attentes
Le directeur des opérations de Ford, Kumar Galhotra, a déclaré à des journalistes que le groupe s’était « de plus en plus reposé sur des systèmes automatisés de contrôle qualité », avec des résultats jugés insuffisants. L’entreprise a donc « fait revenir des spécialistes techniques », chargés de « traquer les points de défaillance avant qu’une pièce n’atteigne la chaîne de montage », a-t-il précisé. Ces déclarations ont été rapportées par Bloomberg et confirmées par TechCrunch le 28 juin.
Charles Poon, vice-président de l’ingénierie des véhicules chez Ford, a reconnu une erreur d’appréciation. « Nous avons cru, à tort, que le simple fait d’introduire l’intelligence artificielle et d’intégrer les exigences de conception produirait un produit de haute qualité », a-t-il déclaré.
Un recours à l’expertise humaine
Les ingénieurs réembauchés, qualifiés en interne de « barbes grises », ne remplacent pas l’IA. Ils sont chargés de former les jeunes employés et de reprogrammer les outils d’intelligence artificielle, selon les informations fournies par la direction. Cette démarche ne signifie pas un abandon des projets d’IA de Ford. Elle traduit plutôt une réorientation de leur usage vers un modèle où l’expertise humaine guide l’apprentissage des machines.
L’entreprise n’a pas communiqué le nombre total d’ingénieurs concernés par ce programme de réembauche ni la proportion d’anciens employés par rapport aux recrues venues de fournisseurs. Ford emploie environ 170 000 personnes dans le monde et mène depuis plusieurs années une politique de transformation numérique de ses chaînes de production.
Un contexte industriel plus large
Le secteur automobile traverse une phase d’automatisation accélérée, avec l’adoption croissante de l’IA pour le contrôle qualité, la maintenance prédictive et l’optimisation des chaînes d’approvisionnement. Plusieurs constructeurs ont investi massivement dans ces technologies ces dernières années. Le cas de Ford illustre les limites rencontrées par l’industrie lorsque les systèmes automatisés ne parviennent pas à reproduire le jugement des opérateurs humains expérimentés.
D’autres constructeurs ont également rapporté des difficultés similaires dans le déploiement de l’IA pour des tâches de contrôle qualité complexes. Le recours à des ingénieurs chevronnés pour superviser et corriger les systèmes automatisés constitue une tendance émergente dans l’industrie manufacturière.
Des économies significatives
Cette politique porte ses fruits, selon le directeur général de Ford, Jim Farley. Il a évoqué une réduction des coûts liés aux garanties et aux rappels, « contribuant littéralement à des centaines et des centaines de millions de dollars de vent arrière pour Ford en termes de coûts », a-t-il déclaré.
Le constructeur a par ailleurs obtenu la première place parmi les marques généralistes dans l’enquête initiale sur la qualité JD Power publiée cette semaine. L’étude mesure le nombre de problèmes signalés par les propriétaires de véhicules neufs au cours des 90 premiers jours. Ford n’a pas précisé dans quelle mesure le retour des ingénieurs chevronnés a contribué à ce résultat. L’enquête JD Power constitue une référence dans l’industrie automobile pour évaluer la qualité perçue par les clients.
