How to prevent AI slop from costing your business

L’intelligence artificielle sur le lieu de travail offre des avantages incontestables, tels qu’une exécution plus rapide, un rendement accru et une prise de décision mieux informée. Cependant, alors que les organisations se précipitent mettre en œuvre l’IAils découvrent souvent que la rapidité et l’efficacité ne suffisent pas à produire des résultats efficaces. Sans les garde-fous et les processus appropriés, une dépendance excessive à l’égard de la technologie peut entraîner une dérive de l’IA, ce qui nuit à la productivité, à la confiance et à la qualité.

Dans cet article, Travail préparatoireun marché en ligne pour l’embauche de pigistes qualifiés, explique ce qu’est une erreur d’IA, les coûts cachés d’une surveillance limitée et comment maintenir à la fois la productivité et la qualité tout en intégrer l’IA dans votre entreprise.

Le slop de l’IA est un résultat généré par l’intelligence artificielle qui semble adéquat en surface mais qui est insuffisant en substance. Les résultats peuvent inclure des rapports, des présentations, des messages ou du code qui semblent grammaticalement corrects et formatés correctement mais qui manquent de profondeur, de contexte, d’exactitude ou de pertinence. Le résultat final est souvent un contenu qui crée plus de travail qu’il n’en économise.

Parce que les résultats de l’IA peuvent sembler précis et complets, ils sont souvent acceptés sans examen adéquat. Le problème de l’IA apparaît généralement lorsque les utilisateurs ne comprennent pas pleinement les limites des outils qu’ils utilisent, ne parviennent pas à appliquer une surveillance appropriée ou manquent d’expertise en la matière. Malheureusement, cela peut signifier transmettre un travail imparfait, vague ou tout simplement erroné.

Les effets de l’IA slop peuvent s’aggraver rapidement. À première vue, le manque d’intelligence artificielle peut sembler un inconvénient mineur. Mais des données récentes montrent que les conséquences sont importantes et généralisées.

Travail de mauvaise qualité et atteinte à la réputation

Des chercheurs de Laboratoire de médias sociaux de Stanford et BetterUp Labs a exploré en septembre 2025 les implications du slop de l’IA et a inventé le terme « workslop » pour décrire le problème. Basée sur une enquête menée auprès de 1 000 employés de bureau américains à temps plein, l’étude a révélé que près de 40 % des personnes interrogées ont déclaré avoir reçu une forme de travail (contenu incomplet et de mauvaise qualité) au cours du mois précédent. Les personnes interrogées estiment que plus de 15 % du contenu qu’ils reçoivent au travail est considéré comme une perte de travail.

Mis en perspective, cela signifie que près d’un message, livrable ou rapport sur six peut être inachevé, peu clair ou nécessiter des modifications et un nettoyage supplémentaires avant de pouvoir être utilisé.

Les impacts émotionnels et sur la réputation peuvent être importants. L’étude a révélé que plus de la moitié (53 %) des personnes interrogées déclarent se sentir ennuyées, 38 % se sentent confuses et 22 % se sentent même offensées lorsqu’elles rencontrent des problèmes de travail. Environ la moitié des personnes interrogées ont déclaré considérer les collègues qui envoient des tâches comme moins compétents, moins fiables et moins créatifs. De plus, 42 % perçoivent ces collègues comme moins dignes de confiance, tandis que 37 % les considèrent comme moins intelligents.

Burnout et manque de clarté

Même si la productivité semble s’améliorer sur le papier, d’autres implications de l’IA peuvent être négligées. Données du rapport de l’Upwork Research Institute Des outils aux coéquipiers : naviguer dans la nouvelle relation homme-IA a révélé que 77 % des dirigeants interrogés ont déclaré avoir constaté des gains grâce à l’adoption de l’IA, et que les employés ont déclaré être 40 % plus productifs lorsqu’ils utilisaient des outils d’IA.

Cependant, le même rapport révèle que parmi les travailleurs ayant déclaré des niveaux de productivité élevés grâce à l’IA, 88 % ont également déclaré se sentir épuisés. Cette combinaison – rendement plus élevé et bien-être moindre – met en évidence le paradoxe de la productivité : plus vite ne signifie pas toujours mieux.

Un autre rapport de l’Upwork Research Institute, De l’épuisement professionnel à l’équilibre : des modèles de travail améliorés par l’IAa révélé que la moitié des employés à temps plein interrogés utiliser l’IA ont indiqué qu’ils n’ont aucune idée de la manière d’atteindre les objectifs de productivité fixés par leurs employeurs. Près des deux tiers (65 %) ont également déclaré qu’ils étaient activement aux prises avec leurs attentes en matière de productivité.

Compte tenu des coûts cachés liés au gaspillage de l’IA, les organisations doivent être proactives et intentionnelles dans la manière dont elles introduisent Outils et plateformes d’IAdéfinir les attentes et gérer les résultats.

Éviter les slops de l’IA ne consiste pas à limiter l’utilisation de l’IA. Il s’agit plutôt de créer les bons systèmes et processus autour de la manière dont les membres de l’équipe exploitent l’IA. Voici six étapes que les équipes peuvent suivre pour garantir que les résultats de l’IA ajoutent de la valeur plutôt que de l’encombrement.

1. Considérez l’IA comme un outil et non comme un remplacement

Considérez l’IA comme un membre d’équipe compétent mais inexpérimenté. Un outil d’IA peut rapidement créer des ébauches et suggérer des idées, mais nécessite néanmoins des conseils et une surveillance. Examinez les résultats de l’IA avec le même examen minutieux que vous appliqueriez aux contributions de n’importe quel membre junior de l’équipe.

Par exemple, si vous utilisez l’IA pour rédiger une copie marketing, considérez le contenu comme un point de départ et non comme une ébauche finale. Un spécialiste du marketing de votre équipe possédant une connaissance du domaine doit toujours réviser le ton, valider les faits et s’assurer que le message s’aligne sur la stratégie de marque. L’IA permet de gagner du temps sur la structure et la formulation, mais le travailleur peut s’assurer que le contenu est conforme aux normes.

2. Mettre en œuvre un processus d’examen standardisé

Étant donné que tous les résultats de l’IA nécessitent les commentaires de votre équipe avant leur approbation ou leur publication, mettez en œuvre un processus standardisé pour examiner et affiner le contenu. Désignez des points de contrôle du contenu IA dans vos flux de travail et les délais de projet, afin de garantir que l’examen par les travailleurs ne soit pas ignoré sous la pression. Encouragez les travailleurs à se demander si le résultat résout réellement un problème ou s’il ajoute simplement du volume et du travail à l’équipe.

Envisagez de mettre en œuvre une rubrique ou une liste de contrôle pour évaluer les résultats générés par l’IA. Répondre aux bonnes questions dans le cadre d’une liste de contrôle d’évaluation peut améliorer considérablement la qualité des résultats.

Répondez à des questions telles que :

• Cela fournit-il des informations précises ?
• Le rendu est-il conforme à la marque ?
• Le contenu sert-il son public cible ?
• Les données ou les preuves sont-elles correctement citées ?
• Les idées sont-elles originales ou simplement des résumés superficiels ?
• Est-ce que je me sentirais en confiance en mettant mon nom ou celui de l’entreprise sur cette sortie ?
• Le résultat soulève-t-il des questions complémentaires ou nécessite-t-il des éclaircissements supplémentaires ?

Au lieu de mesurer la productivité par le nombre de livrables produits par l’IA, concentrez-vous sur la valeur créée. Par exemple, mesurez si les mesures d’engagement s’améliorent ou si les clients réagissent plus positivement aux processus automatisés alimentés par l’IA. Et suivez le temps gagné – ou le temps supplémentaire ajouté – après avoir pris en compte les révisions, les retouches et la clarification de l’équipe.

Une équipe produisant 50 rapports générés par l’IA par mois peut sembler productive. Mais si la moitié des rapports nécessitent des révisions approfondies ou sont signalés pour un contenu inexact, c’est le signe que le volume éclipse la valeur. Au lieu de cela, les organisations devraient suivre les mesures de productivité nette, y compris la quantité de travail utilisable produite après avoir pris en compte l’examen, l’affinement et les révisions. Ce recadrage peut conduire à de meilleures décisions stratégiques sur comment et quand utiliser l’IA.

Inviter, modifier les résultats de l’IA et identifier les cas où le contenu ne correspond pas au contexte ou aux objectifs sont tous essentiels dans les lieux de travail axés sur l’IA. Offrez aux employés une formation, des ressources partagées et des opportunités d’expérimenter des outils d’IA dans un environnement à faibles enjeux. Cela renforce la confiance et encourage une utilisation responsable.

Organisez des ateliers internes axés sur la façon de créer de meilleures invites. Pour les équipes techniques, explorez les sessions de programmation en binôme dans lesquelles développeurs de logiciels co-créez avec des outils d’IA, puis réfléchissez à ce qui a fonctionné et à ce qui n’a pas fonctionné. Pour les équipes de contenu, prévoyez du temps pour comparer les ébauches écrites par l’IA et celles écrites par l’homme afin d’identifier les domaines à améliorer. L’intégration de ce type d’apprentissage pratique accélère l’adoption tout en réduisant les utilisations abusives.

En plus d’investir dans la formation et les connaissances en IA, définissez des attentes quant au moment et au lieu où les outils d’IA doivent être utilisés, ainsi qu’aux outils dont l’utilisation est approuvée dans votre organisation. Étant donné que de nombreux travailleurs ont signalé un manque de clarté dans leurs attentes en matière de productivité, il peut être utile de définir quelles tâches doivent être gérées par l’IA et quelles tâches doivent être supervisées par votre équipe.

5. Construire une culture d’expérimentation et de feedback

Encouragez ouvertement et créez un espace sûr pour que les membres de l’équipe puissent partager leurs commentaires sur ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas avec les outils d’IA. Lorsque quelque chose ne fonctionne pas, demandez quelle était l’invite d’origine et comment elle pourrait être améliorée. Partagez des idées pour de meilleures invites, itérez ensemble et intégrez les commentaires à la croissance des équipes.

Commencez les réunions d’équipe avec de brèves critiques de projets récents assistés par l’IA. Discutez de ce qui s’est bien passé et de ce qui aurait pu être plus fort. Demandez aux individus de partager des versions rapides qui ont conduit à des résultats plus clairs ou plus précis. Cette approche peut aider chacun à apprendre à collaborer plus efficacement avec l’IA. La création de boucles de rétroaction transparentes transforme l’apprentissage individuel en capacités d’équipe.

Dans le cadre de votre culture du feedback, pensez également à distribuer engagement des employés des enquêtes ou des réunions individuelles avec les membres de l’équipe pour recueillir des commentaires sur leur expérience d’utilisation des outils d’IA, ainsi que sur leur charge de travail globale. La collecte et le traitement des commentaires peuvent contribuer à améliorer l’efficacité des outils d’IA, à montrer aux employés que leur contribution est valorisée et minimiser l’épuisement professionnel.

6. Faire appel à une expertise externe en cas de besoin

Dans certains cas, les organisations — notamment petites et moyennes entreprises (PME) avec des ressources limitées – peuvent ne pas disposer de la bande passante interne nécessaire pour gérer efficacement les outils d’IA, examiner les résultats et maintenir la qualité. Pour résoudre ce problème, de nombreuses entreprises se tournent vers des pigistes qualifiés pour la flexibilité, la structure et la supervision qu’ils ajoutent.

Les pigistes apportent à une entreprise des compétences spécialisées, une expertise en la matière et de nouvelles perspectives. Et comme ils travaillent souvent avec plusieurs clients et dans différents secteurs, ils proposent des stratégies éprouvées pour déployer l’IA de manière responsable et efficace. Une fois que les organisations ont mis en place des processus d’évaluation standardisés et d’autres garde-fous en matière d’IA, les pigistes peuvent constituer une puissante extension pour les équipes internes.

Les pigistes peuvent aider à combler les lacunes en matière de contrôle qualité en examinant, en validant et en affinant les résultats. Données publiées en septembre 2025 Rapport d’embauche mensuel Upwork a constaté que la demande de services de localisation et de traduction a bondi de 29 %, les tests d’assurance qualité de 9 % et la gestion de projet de 102 % en septembre.

Les entreprises peuvent par exemple embaucher des experts en traduction pour saisir les nuances qui manquent souvent aux outils basés sur l’IA, tandis que des testeurs d’assurance qualité indépendants peuvent valider les résultats de l’IA avant leur mise en ligne. La demande de chefs de projet indépendants a particulièrement augmenté parmi les PME à mesure que la planification annuelle démarre et que les entreprises cherchent à intégrer efficacement l’IA dans leurs processus métier de base.

L’adoption rapide de l’IA sur le lieu de travail présente à la fois des avantages et des inconvénients pour les organisations et les travailleurs. Si la technologie peut accélérer les flux de travail et stimuler la créativité, elle peut également produire des erreurs d’IA : des résultats trompeurs, incomplets ou contre-productifs s’ils ne sont pas examinés attentivement.

Les organisations qui traitent l’IA comme un outil collaboratif, investissent dans les compétences de leurs employés et privilégient la qualité plutôt que le volume sont plus susceptibles de voir des résultats durables grâce à l’intégration de l’IA. Et en faisant appel à une expertise spécialisée lorsque cela est nécessaire, les équipes peuvent garantir que les investissements en IA génèrent réellement de la valeur.

Cette histoire a été produit par Travail préparatoire et révisé et distribué par Empileur.