La distribution Gaussienne inverse (IGD) tire son nom du fait qu'elle établit une relation avec la distribution normale. L'IGD est introduit la première fois par Schrodinger en 1915 [Seshadri 1993]. Il est bien reconnu que l'IGD a plusieurs applications dans divers domaines: en fiabilité, biologie, économie, cardiologie, hydrologie, démographie, finance, linguistique, etc. L'IGD s'est avérée très concurrente à la distribution de Weibull , Weibull généralisée, ainsi qu'à la distribution log-normale. Nous proposons un test de type Chi-deux modifié pour l'IGD pour les données complètes et pour les données censurées. Nous étudions aussi des possibilités (perspectives) d'applications de l'IGD en fiabilité, en particulier, les validations des modèles, basés sur l'IGD.