La meilleure anticipation des risques liés à la qualité, comme conséquence de l’intégration de l’IA, signifie que la technologie peut analyser en amont les données de production, de maintenance ou de contrôle pour détecter des anomalies, prévoir des dérives et proposer des actions correctives avant que des défauts n’impactent le produit ou le service final. Positivement, cela réduit les rebuts, améliore la satisfaction client, optimise les coûts de non-qualité et renforce l’image de fiabilité de l’entreprise. Toutefois, ce bénéfice peut aussi avoir un revers : risque de dépendance excessive aux algorithmes, faux signaux entraînant des arrêts ou interventions inutiles, ou relâchement de la vigilance humaine. Pour l’entreprise, l’enjeu est d’intégrer ces capacités prédictives dans une démarche globale de qualité, où l’IA complète mais ne remplace pas l’expertise et le discernement des équipes.