Ford a prouvé que l’IA avait un problème de qualité. Votre solution : réembaucher les anciens salariés
Il y a quelques années, Ford s’est lancé à corps perdu dans l’automatisation de sa chaîne de production. L’entreprise souhaitait que ses systèmes d’intelligence artificielle vérifient chaque pièce et détectent les défauts avant que le véhicule ne quitte l’usine. Sur le papier, cela semblait être le plan parfait, en pratique, l’IA a montré des problèmes plus compliqués à corriger qui se sont traduits par une augmentation des rappels de ses voitures.
Non seulement les problèmes de fiabilité de Ford n’ont pas été résolus en investissant dans l’automatisation, mais l’entreprise a dû analyser le problème en profondeur et, désormais, elle pense avoir trouvé la solution idéale : réembaucher d’anciens ingénieurs pour corriger les erreurs de l’IA.
L’erreur de tout confier à l’IA. Charles Poon, vice-président de l’ingénierie matérielle chez Ford, a reconnu que « nous pensions à tort qu’en introduisant simplement l’intelligence artificielle et en intégrant les exigences de conception que nous avions, nous obtiendrions un produit de haute qualité ». Ce n’était pas comme ça.
Le problème ne résidait pas uniquement dans la technologie utilisée. Il était dans ce qu’on lui avait enseigné. Une IA vaut ce que valent ses données de formation, et Ford avait laissé de côté les personnes qui pourraient apporter le plus de connaissances et d’expérience à cette formation. Selon Bloomberg, l’entreprise a reconnu avoir laissé de côté les connaissances de ses ingénieurs les plus expérimentés dans les phases clés du processus.
Les vétérans « à barbe grise » reviennent. La réponse de Ford a été de réembaucher de nombreux ingénieurs qu’elle avait licenciés pour ramener toutes ces connaissances. Au cours des trois dernières années, l’entreprise a intégré 350 ingénieurs expérimentés dans le développement de produits et le contrôle qualité. Kumar Galhotra, directeur opérationnel de Ford, a souligné que ces spécialistes « recherchent les points faibles » et, surtout, trouvent des solutions avant qu’ils ne deviennent un véritable problème pour le client.
Leur mission n’était pas de remplacer l’IA, mais d’occuper la place qu’ils auraient dû prendre dès le départ : superviser le travail de l’IA et la corriger lorsque ses résultats étaient incorrects. De plus, ces collaborateurs experts sont en charge de former de nouveaux talents, assurant ainsi le changement de génération. Quelque chose qui a particulièrement inquiété le PDG de Ford.
Le changement est perceptible dans les chiffres de qualité. Avez-vous compensé ce changement d’orientation par l’incorporation d’ingénieurs comme superviseurs de cette automatisation ? Les chiffres disent oui. Ford est passée de la 15e place parmi les marques généralistes en 2023 à la tête de cette catégorie en 2026. Elle s’est améliorée de 41 problèmes de moins pour 100 véhicules par rapport à l’année précédente. Ford est la marque qui a connu la plus grande progression parmi toutes les marques non premium.
Trois modèles, le F-150, le Mustang et le Super Duty, ont dominé leur segment pour la deuxième année consécutive. Seules Porsche et Genesis devancent Ford dans le classement général de fiabilité établi par l’étude JD Power, qui mesure les pannes détectées au cours des 90 premiers jours d’utilisation.
Moins de garanties, moins de révisions, plus d’économies. L’amélioration de la qualité est également perceptible dans les résultats financiers de Ford. Jim Farley, PDG de Ford, a parlé de centaines de millions de dollars économisés grâce à la baisse des coûts de garantie. L’entreprise prévoit clôturer l’année avec 1 milliard de dollars d’économies opérationnelles, en partie grâce à ce travail de qualité.
Malgré cela, Ford continue d’être la marque qui appelle le plus à la sécurité aux États-Unis. Rien qu’en 2025, elle a procédé à 153 rappels, soit près du double du précédent record détenu par General Motors. Ces avis ont concerné près de 13 millions de véhicules. Les dernières données suggèrent que Ford a réussi à changer sa dynamique en améliorant les chiffres de fiabilité.
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