Workslop : comment l’IA mal utilisée pollue le travail (et comment s’en protéger)

Il y a un nouveau mot qui circule dans les couloirs des entreprises américaines depuis septembre 2025 : le "workslop".

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Et croyez-moi, ce n'est pas un compliment.

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NDLR : Vous connaissez le soin qu'on porte à fournir principalement des ressources en français mais étant donné qu’il s'agit d'un phénomène récent et encore assez peu documenté, une fois n’est pas coutume, on vous agrémente ça de pas mal de références en anglais (et si vous n’êtes pas anglophone, en 2026, on est convaincus qu’en une recherche vous trouverez des moyens simples de les traduire 😉 ).

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En français, on pourrait traduire "workslop" par (allez, je me lance pour trouver des traductions !) par "pseudo-travail", "boulot bidon" ou encore "bouillie de taf baclé".

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Pour comprendre d'où vient ce terme, petit détour historique : utilisé pour la première fois dans les années 1700 pour signifier "boue molle", le mot "slop" a ensuite désigné les "déchets alimentaires" dans les années 1800, avant de prendre le sens plus général de "détritus" ou "produit de peu ou pas de valeur". Aujourd'hui, il désigne un contenu de faible qualité, inauthentique ou inexact, généré par l'intelligence artificielle.

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Le terme "workslop" a été inventé par des chercheur·ses de Stanford et de BetterUp Labs pour décrire un phénomène qui explose littéralement : du contenu généré par l'IA qui a l'air professionnel, mais qui manque complètement de substance pour faire avancer le travail.

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En gros, c'est du beau, du propre, du bien formaté... et de l'inutile (voire du trompeur ou du contre-productif). En tout cas pour une grosse partie.

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Et le pire ? Selon l’étude de BetterUp Labs et Stanford, 40% des travailleur·ses américain·es disent avoir reçu du workslop de la part d'un·e collègue le mois dernier. Chaque incident demande en moyenne 2 heures de nettoyage.

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Petit calcul rapide : l’étude estime que pour une entreprise de 10 000 personnes, ça peut représenter 9 millions de $ perdus par an.

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Mais attendez, avant de jeter votre abonnement ChatGPT à la poubelle, laissez-moi vous expliquer pourquoi ce phénomène est en fait une réelle opportunité pour celles et ceux qui maîtrisent leur méthodologie, ou ont le goût de la consistance et du travail bien fait.

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Le workslop, ou comment créer du travail pour les autres sans effort

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Voici comment ça marche en pratique : un·e collègue reçoit une demande. Au lieu de réfléchir, de structurer sa pensée, de contextualiser, il ou elle ouvre ChatGPT, colle la demande, copie-colle la réponse, et l'envoie.

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Mission accomplie, non ?

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Sauf que non. Car maintenant, c'est vous qui devez comprendre ce qui manque dans le rapport, chercher les informations essentielles, recroiser les données avec la réalité de votre entreprise, reformuler pour que ça ait du sens dans votre contexte, corriger les éventuelles hallucinations de l'IA... Et autres joyeuseries au goût irritant d'absurde et de désinvolture.

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Kate Niederhoffer, chercheuse chez BetterUp Labs, l'a parfaitement résumé : "Si vous utilisez l'IA pour prétendre faire 20 tâches, vous êtes un cheval de Troie qui force les autres à faire le vrai travail."

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C'est exactement le concept de "cognitive offloading" (le “déchargement cognitif”) poussé à l'extrême. Sauf qu'au lieu de déléguer à une machine, on délègue la charge cognitive... à un·e collègue humain·e.

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Quand internet entier devient une décharge de contenu IA

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Le workslop n'est que la face visible en entreprise de l'iceberg. Sur internet plus généralement, on parle d'"AI slop" (le "contenu poubelle" généré par IA).

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Des chercheur·ses de Stanford ont analysé plus de 300 millions de documents en ligne. Leur constat ? Après le lancement de ChatGPT en novembre 2022, il y a eu 3-4 mois de calme... puis une explosion du contenu généré par IA.

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Aujourd'hui, 18% des plaintes financières aux États-Unis seraient partiellement écrites par une IA. 10% des offres d'emploi sur LinkedIn pour les petites entreprises aussi.

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Ce qui en soi n'est pas une mauvaise chose : c'est aussi en ça que l'IA est très utile et rend service ! Mais le problème, c'est que c'est fait bien souvent sans vérification ou intervention humaine. En mode workslop, justement.

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Et le cercle vicieux continue : ces contenus IA polluent internet, et les futures IA seront entraînées sur... ces mêmes contenus IA. Dans le domaine de l’IA, on appelle ça le "model collapse" (”l'effondrement des modèles”) : une sorte de jeu géant de réexploitation et déformation/dégradation de l’info où l'IA devient de plus en plus médiocre.

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Le terme "slop" a d'ailleurs été désigné mot de l'année 2025 par Merriam-Webster. Voilà où on en est.

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Le piège de l'efficacité qui rend tout le monde moins efficace

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Michael Gerlich, chercheur à la SBS Swiss Business School, a étudié l'impact de l'IA sur notre façon de penser. Ses résultats sont éloquents : plus on utilise l'IA pour penser à notre place, moins on sait penser par soi-même. Les jeunes de 17-25 ans sont les plus dépendant·es et ont les scores de pensée critique les plus bas.

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Le cercle vicieux est décrit comme un "efficiency trap" (”piège de l'efficacité”). Ça commence bien : on expérimente l'IA prudemment, on gagne vraiment en productivité. Le management voit les résultats et encourage l'usage massif. Puis vient la pression à "l'IA partout tout le temps". Et là, c'est la catastrophe : utilisation sans discernement, prolifération du workslop, et baisse réelle de productivité.

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Ce n'est pas parce qu'il y a des nettoient les rus qu'il faut tout jeter par terre

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Maintenant, la bonne nouvelle.

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Imaginez qu'on vous dise : "Il y a des gens qui nettoient les rues, donc je peux jeter mes déchets n'importe où." Absurde, non ? Pourtant, c'est exactement ce que font les générateur·rices de workslop : "Il y a l'IA qui peut générer du contenu, donc je n'ai plus besoin de réfléchir."

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Si ça vous intéresse d'en savoir plus sur cette affirmation et les parallèles qu'on peut faire avec, on vous recommande de lire cet article qu'on a publié récemment.

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Sauf que voilà : dans un monde où le workslop devient la norme, celles et ceux qui maîtrisent la rigueur méthodologique vont se démarquer de façon spectaculaire.

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Parce que l'IA, aussi puissante soit-elle, ne peut pas comprendre le contexte unique de votre entreprise, connaître les priorités non-écrites de votre équipe, saisir les enjeux politiques d'un projet, cartographier vos processus métiers réels, ou structurer vos données en fonction de votre logique.

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Et c'est exactement là-dessus qu'on insiste chez Contournement depuis des années : la méthodologie avant les outils.

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Quand on vous forme à maîtriser une compétence (que ce soit sur ChatGPT, sur un outil no-code comme Airtable, ou sur l’automatisation : peu importe), on ne commence pas par "cliquez ici puis là". On commence par : "On pratique un minimum pour comprendre ce qu'on peut construire, puis avant de passer sur des vrais projets, on cartographie ses processus, on identifie ses réels problèmes à résoudre, on structure ses données, puis seulement on se lance dans la réalisation !"

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Comment faire la différence sur le marché du travail

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Les études sont formelles : le déchargement cognitif excessif vous rend moins compétent·e. Mais utilisée intelligemment, l'IA peut vous rendre extraordinairement efficace. La différence ? La rigueur méthodologique et la consistance.

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Une étude du MIT a montré que les utilisateur·rices de ChatGPT pour rédiger des documents professionnels étaient 40% plus rapides et produisaient de meilleurs résultats (+18% en qualité)... quand ils et elles savaient ce qu'ils et elles faisaient.

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Voici comment vous démarquer :

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Avant d'utiliser l'IA, posez-vous trois questions :

• Est-ce que je comprends suffisamment le problème pour juger la qualité de la réponse ?

• Est-ce que l'IA est vraiment le meilleur outil pour cette tâche ?

• Suis-je capable d'expliquer et de défendre le résultat ?

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Traitez l'IA comme un·e stagiaire brillant·e mais inexpérimenté·e : donnez un contexte clair, vérifiez systématiquement les faits, adaptez au contexte de votre entreprise, personnalisez pour votre audience.

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Investissez dans votre infrastructure mentale : apprenez à cartographier vos processus, structurez vos données proprement, documentez ce que vous identifiez et mettez en place, créez des templates réutilisables.

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Car voici la vérité : dans un océan de workslop, la personne qui livre du travail pensé, structuré, contextualisé devient instantanément précieuse.

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La vraie compétence du futur (et du présent !)

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Les chercheur·ses en éducation ont un conseil simple : l'IA ne doit jamais remplacer la pensée critique, elle doit l'augmenter.

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Dans notre domaine du no-code et de l'IA, c'est exactement pareil. Les meilleur·es consultant·es ne sont pas celles et ceux qui connaissent le plus d'outils. Ce sont celles et ceux qui savent quand et comment les utiliser à bon escient.

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Faites de ces bonnes pratiques votre avantage concurrentiel. Et inviter vos collaborateur·ices à faire de même : les vrai·es ami·es ne laissent pas leurs ami·es produire du workslop.

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Alors soyez l'ami·e que votre équipe mérite. Celui ou celle qui structure, qui contextualise, qui pense. Dans un monde de workslop, ça vaut de l'or.

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En bonus : quelques citations qui valent mille paragraphes

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"C'est comme si tout le monde jetait ses canettes vides dans la forêt. Il va devenir beaucoup plus difficile de faire une belle promenade là-bas parce que tout est simplement pollué."— Sandra Wachter, Professeure de Technology and Regulation, Oxford Internet InstituteSource : AI-generated slop is quietly conquering the internet

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"Pour que je produise du travail bâclé, je dois quand même fournir un effort considérable. Je dois l'écrire. Ça peut être irréfléchi, mais ça demande quand même de l'effort. Maintenant que cette partie [l'effort] a disparu, je peux générer beaucoup de contenu inutile ou improductif très facilement."— Jeffrey Hancock, Professeur de Communication, Stanford University et Directeur fondateur du Stanford Social Media LabSource : AI-generated 'workslop' is here. It's killing teamwork

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"J'ai dû décider si j'allais le réécrire moi-même, lui demander de le réécrire, ou simplement accepter que c'était 'assez bien'."— Témoignage anonyme d'un·e travailleur·se en financeSource : Étude Stanford Social Media Lab & BetterUp Labs

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"J'ai ensuite dû perdre encore plus de temps à organiser des réunions avec d'autres superviseur·ses pour régler le problème."— Témoignage anonyme d'un·e directeur·rice dans le retailSource : Étude Stanford Social Media Lab & BetterUp Labs

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"L'avenir d'internet ne doit pas être du slop. Il peut encore être vibrant. Il peut encore être humain. Il peut encore être bizarre et merveilleux et plein de vie. Mais seulement si nous choisissons de le rendre ainsi."— Vivid Creative StudioSource : AI Slop is Killing the Internet

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À retenir : les points clés

• Le workslop ("pseudo-travail" ou "boulot bidon") désigne du contenu généré par IA qui paraît professionnel mais manque de substance et crée du travail supplémentaire pour les autres

• 40% des travailleur·ses américain·es ont reçu du workslop le mois dernier, avec une moyenne de 2h de nettoyage par incident

• Le déchargement cognitif excessif rend moins compétent·e : plus on utilise l'IA pour penser à notre place, moins on sait penser par soi-même

• Dans un océan de workslop, la rigueur méthodologique devient un avantage concurrentiel majeur

• Avant d'utiliser l'IA, posez-vous : est-ce que je comprends le problème ? Est-ce le bon outil ? Puis-je défendre le résultat ?

• Traitez l'IA comme un·e stagiaire : donnez du contexte, vérifiez les faits, adaptez à votre réalité, personnalisez

• Investissez dans votre infrastructure mentale : cartographie des processus, structuration des données, documentation, création de templates

• La vraie compétence du futur : savoir quand et comment utiliser les outils, pas seulement les connaître

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Vous voulez vous former à faire de la qualité avec l’IA - et autres outils de nouvelle génération ?

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Et en plus, toutes ces formations sont finançables (CPF, OPCO, etc.). N'hésitez surtout pas à nous contacter !

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