L’IA promet des gains de productivité énormes, mais si elle remplace massivement les emplois, elle assèche aussi le pouvoir d’achat des consommateurs dont les entreprises dépendent. L’histoire de l’automatisation montre plutôt une recomposition du travail qu’une disparition totale, mais avec une forte polarisation et des inégalités croissantes. Le vrai enjeu devient alors la redistribution des gains de productivité (formation, nouveaux métiers, nouveaux mécanismes de revenu) pour éviter une économie ultra‑efficace… sans clients.

Cet article illustre les excès ridicules que l'on constate parfois dans l'approche "tout-IA" actuellement. Il prône un retour au bon sens avec regex (100% précis pour formats fixes comme emails/montants) et ML classique (98% pour classifications), via des exemples concrets et une approche hybride étape par étape. ​Pour une utilisation saine, commencez par les outils simples (80% des cas), mesurez tout, et réservez l'IA aux ambiguïtés, comme dans les benchmarks Varonis qui hybrident regex + LLM pour une précision optimale sans gaspillage.

Tout le monde parle data & IA, mais 80% s'arrêtent aux sommes basiques (2+2=4 via ChatGPT). Paradoxe choquant : l'ego freine l'essentiel, maturité rare = gains massifs. Troublant, non ?