Je viens d’ouvrir un fichier Excel. Il s’affiche instantanément et pourtant il comprend plus de trente onglets. Je l’ai ouvert à plusieurs reprises, et je ne me rappelle plus où j’ai mis mes propres analyses. Oui, j’ai participé en créant deux onglets de plus, mais je l’ai fait avec des couleurs en espérant que tout cela deviendrait plus joyeux.

Derrière les lignes, j’imagine les nombreux collègues qui ont sûrement transpiré sur les formules, la mise en forme et le célèbre « comment je recopie ce truc dans PowerPoint ».

À la fin, le système fonctionnera comme prévu. Le fichier finira dans un répertoire.

Le mythe du slop

On nous fait croire que l’IA générative a inventé le « slop » : cette bouillie informationnelle lisse, polie, mais vide de substance. C’est faux. Le vide était déjà là. Il attendait juste d’être industrialisé.

Reprenons notre exemple. Les mêmes collaborateurs ont toujours la même donnée fragmentée. Ils tentent de la faire ingérer à l’IA. Mais pour que l’outil comprenne, il faudrait d’abord nettoyer, structurer, convertir en Markdown. Faute de ce travail de fond, l’IA traite mécaniquement ce qu’elle trouve. Elle est aveugle au contexte. Elle génère donc une nouvelle forme de « pseudo-connaissances », potentiellement fausses, qui reprend le même chemin : slide, présentation, stockage. Sauf que cette fois, c’est à l’échelle de l’entreprise.

Dans cette histoire, rien n’est finalement une histoire de technologie.

Un cercle fermé

Des chercheurs de Stanford et de BetterUp ont donné un nom au phénomène en septembre 2025 : le « workslop ». Quatre salariés de bureau américains sur dix disaient en avoir reçu le mois précédent, du contenu produit par IA, propre en apparence, vide en réalité. Chaque cas demandait près de deux heures de reprise.

Le temps gagné à produire se perd à corriger, plus tard, par quelqu’un d’autre. Avant, le bruit était lent et visible. Maintenant, il est rapide et invisible.

On génère plus vite, on corrige plus longtemps, et on ne construit rien. Personne ne voit le problème, parce que le rapport est rendu à temps.

L’IA comme accélérateur d’erreur

Que fait l’intelligence artificielle dans ce paysage ? Elle rend la performance du vide moins chère et plus rapide.

Elle permet de générer en trois secondes le rapport que personne n’aurait eu le temps de construire. Elle lit mal nos données, parce qu’elle ne sait pas lire nos formats. Et comme elle est complaisante, elle dessine le format de ce qui vous fera plaisir.

Le danger que je vois tient moins à l’hallucination qu’au recyclage : ce que la machine tire de nos fichiers périmés retourne dans nos dossiers, et devient la matière de la demande suivante.

Rien à transmettre

J’observe depuis quelques mois, comme tout le monde, l’augmentation des documents à lire. Tous parfaitement au point. J’observe aussi que mes propres documents passent dans une IA pour me poser des questions. J’ai même eu le cas où l’on m’a demandé de revérifier une information (vérifiée, elle) face à un document d’origine qui, lui, était bourré d’erreurs.

Que dire encore de cette réunion où la personne avait fait son travail avec l’IA et ne parvenait pas à m’expliquer ce que je devais vraiment corriger.

Ces scènes vont bien au-delà du slop. Ce sont les signaux d’une organisation qui ne sait plus ce qu’elle sait. L’expertise se vide, et avec elle, le socle qui permet de transmettre.

Pourquoi reconstruire son propre savoir

Le vrai choc n’arrivera pas avec un effondrement visible. Un pont se fissure avant de tomber. Une entreprise affiche des pertes avant de faire faillite. Mais une organisation qui a remplacé la substance par la performance ne montre rien. Les rapports sont rendus. Les présentations PowerPoint sont jolies. Tout a l’air normal.

Je ne sais pas quand ce système cédera. Je me demande qui sera encore dans la pièce, capable de reconnaître le réel, quand le modèle ne suffira plus.

C’est pour cela que je construis mes propres outils : pour garder la capacité de juger.

Sources

  • Niederhoffer, Kellerman, Lee, Liebscher, Rapuano et Hancock, AI-Generated « Workslop » Is Destroying Productivity, Harvard Business Review, 22 septembre 2025 (Stanford Social Media Lab et BetterUp Labs).