Quelle description est correcte concernant l'analyse, par apprentissage automatique notamment, des grandes quantités de données d'équipements, de mesures et de test accumulées en usine pour améliorer le rendement ?

Réponse : C. Découvrir, à partir des relations entre de nombreuses variables, des causes de défauts ou des signes précurseurs difficiles à repérer par l'homme, et les exploiter pour l'amélioration et la prédiction

Dans une usine de semi-conducteurs, plus de 1000 étapes et de nombreuses données de mesure et de test sont enregistrées pour chaque wafer. Les relier et les analyser par apprentissage automatique notamment permet parfois de découvrir des causes de défauts impliquant de nombreuses variables, ou des signes précurseurs d'anomalies. Toutefois, les relations découvertes n'étant parfois que des corrélations, la connaissance du procédé et des expériences de confirmation sont indispensables pour valider les résultats. Les données seules ne suffisent pas à améliorer le rendement.