Contrairement à l’humain, l’IA ne se trompe pas par inattention ou fatigue : bien configurée, elle exécute les tâches de manière fiable et cohérente, améliorant la qualité globale des processus (Attention cependant aux hallucinations. Les moteurs les plus « surs » en termes d’exactitude de l’information seraient de l’ordre de 90%, laissant donc une marge d’erreur d’environ 10%).
Par exemple, en production industrielle, les systèmes de vision artificielle dotés d’IA peuvent inspecter des pièces en détectant des défauts minimes, là où l’œil humain en manquerait une partie.
L’IA réduit donc le risque d’erreurs, de malfaçons ou d’oubli dans de multiples situations (saisie automatisée sans faute de frappe, calculs financiers sans erreur arithmétique, etc.). Une étude de McKinsey a montré que l’application d’algorithmes de machine learning pour la planification logistique permettait, par exemple, de diminuer les erreurs de prévision de 20 à 50 % par rapport aux méthodes traditionnel (mckinsey.com).
Cette fiabilité accrue se traduit in fine par moins de reprises ou corrections (gains de temps et d’argent), une conformité réglementaire facilitée (moins de non-conformités dues à l’erreur humaine) et une meilleure confiance des clients dans la prestation (un processus plus fiable réduit les incidents ou la variabilité d’un service).
Attention toutefois : l’IA peut introduire de nouvelles formes d’erreurs (bugs, biais algorithmiques) et doit donc faire l’objet d’une surveillance continue pour garantir sa fiabilité dans des conditions réelles.