Les dirigeants promettent des gains de productivité grâce à l'IA, les salariés se noient dans le « workslop »

Les entreprises présentent de plus en plus l'IA comme un accélérateur d'efficacité instantané. Pour beaucoup d'employés de bureau, c'est pourtant l'inverse : au lieu de gagner du temps, ils reçoivent un flux de contenus bien mis en forme mais bruts, qu'il faut réécrire à la main. Ce phénomène a déjà un nom, le « workslop » : un travail généré par l'IA, convaincant au premier coup d'œil, mais truffé d'erreurs, d'approximations et privé de contexte. Le problème principal ne tient pas à la paresse des salariés. Il vient du fait que les entreprises exigent de produire plus de contenus et de décisions, plus vite que les processus ne parviennent à s'adapter.

Un rédacteur d'une grande entreprise de cybersécurité basée à Miami, qui témoigne sous le pseudonyme de Ken, raconte l'une de ces histoires. Après une vague de licenciements, la direction a imposé aux salariés restants l'usage de chatbots, au nom de la productivité. Les premières versions arrivaient effectivement plus vite. Mais l'équipe devait ensuite consacrer encore plus de temps à les réécrire, à corriger les erreurs factuelles et à démêler les contradictions entre les réponses de différents outils d'IA. Selon lui, la qualité a nettement baissé, les délais de production se sont allongés et le moral de l'équipe s'est dégradé. Lorsque des salariés ont tenté de contester cette stratégie imposée, la responsabilité de la baisse d'efficacité leur a été renvoyée.

Les sondages confirment ce décalage entre les attentes des dirigeants et le vécu des équipes. Dans une étude menée auprès de 5 mille employés de bureau aux États-Unis, 40% des salariés de base déclarent que l'IA ne leur fait gagner aucun temps, alors que 92% des cadres dirigeants sont convaincus du contraire. Une autre étude, réalisée par BetterUp avec le Stanford Social Media Lab auprès de 1 150 travailleurs du savoir, montre que 40% d'entre eux ont été confrontés au « workslop » au moins une fois dans le mois.

Traiter ces contenus prend en moyenne plusieurs heures par mois, et pour une entreprise de 10 mille personnes, les pertes de productivité peuvent se chiffrer en millions de dollars par an. Autrement dit, dans les présentations, l'IA ressemble à un accélérateur ; dans le travail quotidien, à une nouvelle couche de bureaucratie invisible.

Le problème ne se limite pas au marketing ou à la rédaction. Des designers se plaignent que leurs collègues collent dans les messageries et les e-mails des réponses de chatbots non retravaillées, avant d'être incapables d'expliquer ce qu'elles signifiaient exactement. Dans des cliniques où le personnel était incité à rédiger les réponses aux patients via l'IA, le gain de temps s'est lui aussi révélé douteux : les soignants évoquent un travail de relecture supplémentaire, de l'agacement et des risques pour la sécurité des données.

Les chercheurs y voient moins une faiblesse des modèles eux-mêmes qu'une mauvaise définition des tâches. Dans de nombreuses entreprises, l'IA est déployée comme un outil universel « bon à tout faire », sans règles claires, sans formation et sans partage précis des responsabilités. Dans le même temps, certains employeurs cherchent déjà à justifier leurs investissements dans l'IA générative par des réductions d'effectifs, alors que le retour sur ces investissements reste loin des promesses. Selon des estimations fréquemment citées, la plupart des entreprises ne constatent toujours pas de retour sur investissement notable dans l'IA.

La conclusion est désagréable mais importante : déployer l'IA ne suffit pas à gagner en efficacité. Une entreprise qui licencie d'abord, exige ensuite des salariés restants qu'ils « accélèrent grâce aux bots », puis ne revoit pas ses processus de contrôle qualité, n'obtient pas de l'automatisation, mais une cascade de retouches et une perte de confiance au sein de l'équipe. Pour les entreprises, le signal est clair : il faut évaluer l'IA non pas sur de belles démos et des rapports optimistes de la direction, mais sur le temps consacré à corriger les résultats, sur l'endroit où les erreurs apparaissent et sur la personne responsable du texte, du design ou de la réponse client finale.

Tant que les entreprises n'auront pas de règles claires d'utilisation de l'IA ni d'implication réelle des salariés dans ces décisions, le « workslop » risque de devenir non plus un effet secondaire, mais la nouvelle norme du travail de bureau.