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 ?