Nous étendons les travaux antérieurs sur la simplification des réductions pour l'amélioration algorithmique et montrons comment traiter une classe de programmes strictement plus générale que celle supportée précédemment. Nous montrons également que la simplification permet de redécouvrir plusieurs résultats clés en matière d'amélioration algorithmique dans de nombreux domaines, qui n'étaient auparavant obtenus qu'au prix d'une analyse et d'efforts manuels intelligents de la part de l'homme. En outre, nous motivons le lien entre la simplification et les techniques de tolérance aux fautes en utilisant la tolérance aux fautes basée sur les algorithmes (ABFT). Les méthodes ABFT fonctionnent en ajoutant des calculs redondants sous la forme de sommes de contrôle invariantes (c'est-à-dire des réductions) qui, par définition, ne devraient pas changer au cours de l'exécution du programme. En calculant et en surveillant les sommes de contrôle, il est possible de détecter les erreurs en observant les différences entre les valeurs des sommes de contrôle. Toutefois, il s'agit d'un défi car il nécessite une analyse manuelle minutieuse du programme d'entrée, et il faut veiller à ce que les calculs des sommes de contrôle soient effectués de manière suffisamment efficace pour que cela en vaille la peine. Il s'agit du premier travail à proposer une telle analyse dans un compilateur.