Un collègue vous envoie un rapport de douze pages. Le document est impeccable. Un titre, un résumé exécutif, trois parties, des recommandations… et même une conclusion en forme d’ouverture philosophique sur la nécessité de «replacer l’humain au centre».
Pourtant, après les premiers paragraphes, le doute s’installe. La question posée initialement n’a pas reçu de réponse. Les exemples sont génériques. Les recommandations pourraient convenir à une banque, un hôpital ou un fabricant de chaussures. Il faudra reprendre les sources, vérifier les chiffres et reconstituer ce que l’auteur a voulu dire. Produit en quelques minutes, ce document vous demandera parfois une heure de lecture, de vérification et de corrections. Son auteur a gagné du temps en vous transférant une partie de son travail.
Le gain de temps des uns est devenu le travail des autres.
Le phénomène porte désormais un nom. En 2025, des chercheurs du Stanford Social Media Lab et de BetterUp Labs ont forgé le terme de workslop pour désigner les contenus professionnels produits avec une intelligence artificielle qui présentent toutes les apparences du travail achevé sans en avoir la substance.
Le slop désignait déjà les images, les textes et les vidéos de mauvaise qualité qui envahissent internet depuis l’apparition des IA génératives. Le workslop en constitue la version de bureau. Il prend la forme d’un mail inutilement long, d’une note qui ne tranche rien, d’une présentation bien ordonnée ou d’une synthèse réalisée à partir de documents que personne n’a vraiment lus.
L’enquête menée auprès de 1’150 employés de bureau américains indiquait que quatre personnes sur dix en avaient reçu au cours du mois précédent. Chaque document aurait entraîné, en moyenne, près de deux heures de travail supplémentaire pour celui qui devait l’interpréter, le corriger ou le refaire. Les chercheurs ont estimé cette charge à 186 dollars par employé et par mois. Attention: ces chiffres proviennent d’une enquête déclarative et méritent la prudence habituelle. Le phénomène qu’ils décrivent n’a pourtant rien d’original car beaucoup l’ont déjà rencontré.
L’IA peut évidemment améliorer un texte, accélérer une recherche ou aider à structurer une pensée. Elle devient problématique lorsque son résultat est envoyé avant d’avoir été repris par quelqu’un qui accepte d’en répondre.
Le workslop ne se reconnaît presque jamais à ses erreurs. Il peut être grammaticalement irréprochable et présenter des informations exactes. Son insuffisance apparaît lorsqu’il faut en faire quelque chose. Il ne répond pas exactement à la demande, ne tient pas compte du contexte ou laisse au destinataire le soin de déterminer ce qui importe.
Son apparence joue même en sa faveur. Une note mal rédigée signale immédiatement ses faiblesses. Un texte généré par une IA possède la fluidité, le vocabulaire et la structure d’un document abouti. Il faut commencer à le lire sérieusement pour découvrir que personne n’est véritablement allé au bout du raisonnement.
L’intelligence artificielle crée ainsi une étrange asymétrie. Produire devient presque instantané. Lire, comprendre et vérifier demandent toujours du temps. Une réponse de cinq pages peut être obtenue en quelques secondes, mais elle exige plusieurs minutes d’attention à chacun de ses destinataires. Plus la production devient facile, plus son coût peut être discrètement transféré vers ceux qui la reçoivent.
Le workslop n’a cependant pas attendu l’intelligence artificielle. Les organisations produisaient déjà des rapports que personne ne lisait, des présentations remplies de lieux communs, des comptes rendus sans décision et des mails adressés à vingt personnes par précaution. Le jargon managérial permet depuis longtemps de donner une forme professionnelle à l’absence de contenu. Toutefois l’IA n’a pas inventé cette bureaucratie documentaire. Disons qu’elle lui a retiré ses dernières limites matérielles.
Le workslop ne se reconnaît presque jamais à ses erreurs. Son insuffisance apparaît lorsqu’il faut en faire quelque chose.
Il fallait autrefois un certain temps pour écrire dix pages inutiles. Cette lenteur constituait encore une forme de contrôle. Elle obligeait parfois à raccourcir, à choisir ou simplement à renoncer. Il est désormais possible de produire une note, sa synthèse, sa présentation et le mail qui les accompagne avant même d’avoir décidé si quelqu’un en avait besoin.
La critique du workslop pourrait facilement tourner au procès des salariés paresseux. Ils utiliseraient mal l’outil, manqueraient de discernement ou devraient apprendre à mieux rédiger leurs prompts. Cette explication convient particulièrement bien aux entreprises de formation et de coaching qui ont déjà commencé à proposer leurs remèdes. Elle laisse de côté l’organisation du travail.
Les entreprises demandent à leurs collaborateurs d’utiliser l’IA, de répondre plus vite, de produire davantage et de documenter chaque décision. Elles continuent souvent à évaluer le travail à partir de signes visibles. Le nombre de pages, la qualité d’une présentation, la rapidité d’une réponse ou l’abondance des livrables tiennent lieu de preuves. À vrai dire, l’employé qui produit en quelques minutes un document parfaitement présenté ne détourne pas nécessairement le système. Il répond assez exactement à ce que celui-ci récompense.
Le problème devient plus sensible encore lorsque le document descend la hiérarchie. Un salarié peut difficilement répondre à son supérieur que la note qu’il vient de recevoir semble avoir été générée à la hâte et qu’elle lui transfère tout le travail intellectuel. Il cherchera ce que le texte est censé signifier, corrigera ses erreurs et produira la décision que le document se contentait d’annoncer.
La délégation technique recouvre alors une délégation sociale. Celui qui maîtrise la commande conserve le gain de temps. Celui qui doit transformer le résultat en action hérite de l’effort.
Le coût ne se limite pas aux heures perdues. Les destinataires interrogés par BetterUp et Stanford jugeaient les expéditeurs de workslop moins créatifs, moins compétents et moins fiables. Envoyer un document que l’on n’a pas pris le temps de vérifier transmet un message assez clair sur la valeur accordée au temps de celui qui devra le lire.
L’employé qui produit en quelques minutes un document parfaitement présenté ne détourne pas nécessairement le système. Il répond assez exactement à ce que celui-ci récompense.
L’IA peut évidemment améliorer un texte, accélérer une recherche ou aider à structurer une pensée. Elle devient problématique lorsque son résultat est envoyé avant d’avoir été repris par quelqu’un qui accepte d’en répondre.
Le document paraît terminé. Le travail, lui, reste à faire. L’IA permet simplement de l’envoyer à quelqu’un d’autre.
