À mesure que le contenu généré par l'IA augmente, il nous appartient, à nous les humains, d'être particulièrement attentifs à ce que nous livrons. En effet, le workslop généré par l'IA, où les résultats de l'IA commencent à apparaître dans les brouillons, les tickets, les mises à jour et les messages des clients, devient plus courant que nous le souhaiterions. Et avec le temps, la barre commence à baisser. Les gens vont plus vite, mais personne n'est tout à fait sûr de ce qui est vrai, vérifié et prêt à être livré.
La gestion du workslop commence par considérer les résultats de l'IA comme une aide, avec plusieurs niveaux de normes de qualité pour garantir que le résultat est vérifié et fidèle à la réalité.
Ce guide vous montre comment commencer dès aujourd'hui à gérer le flux de travail en équipe, avec des habitudes qui protègent la qualité tout en permettant à votre équipe d'avancer rapidement.
Qu'est-ce que Workslop et pourquoi votre équipe devrait-elle s'y intéresser ?
Le terme « workslop » désigne les travaux générés par l'IA qui semblent soignés, professionnels et complets en surface, mais qui manquent de substance, de profondeur, de précision ou d'utilité. Le workslop se retrouve dans des contenus professionnels tels que les e-mails, les rapports, les présentations PowerPoint, les résumés, les extraits de code ou les notes de réunion. Ce terme a été créé pour décrire un problème croissant dans les environnements de travail modernes qui adoptent à grande échelle des outils d'IA générative pour réaliser leurs tâches.
Il se présente comme une progression significative ou un « bon travail », mais ne fait pas avancer de manière significative la tâche à accomplir. Les destinataires finissent souvent par passer beaucoup de temps à le déchiffrer, le corriger, le refaire ou le compléter, transformant ainsi un gain de temps supposé en une perte de temps nette.
Le terme s'inspire du concept antérieur d'« AI slop » (contenus médiatiques de mauvaise qualité et sans intérêt générés par l'IA qui inondent les plateformes sociales), mais s'applique spécifiquement aux résultats professionnels.
D'une certaine manière, le workslop est le résultat d'une utilisation imprudente et hors contexte de l'IA. Votre équipe a adopté des outils d'IA dans l'espoir d'obtenir des résultats plus rapides, mais vous êtes désormais submergé par des brouillons médiocres qui nécessitent d'importantes modifications en cours. Heureusement, il existe des moyens d'éviter cela.
Ce flot de contenu de faible qualité généré par l'IA, qui semble productif mais nécessite un effort humain considérable pour être corrigé, vérifié ou supprimé, peut être stoppé grâce à des systèmes intelligents et riches en contexte.
📌 Exemples : Voici quelques exemples très courants de workslop :
- Un rapport de 10 pages rempli de jargon répétitif, de déclarations vagues et dépourvu d'informations exploitables.
- Une présentation PowerPoint mise en forme de manière impressionnante, mais contenant des données factuellement incorrectes ou une analyse superficielle.
- Une chaîne d'e-mails ou un résumé qui utilise un langage fleuri et trop confiant, mais qui ne dit rien de concret.
- Code qui compile mais qui omet les cas limites ou manque de contexte/commentaires appropriés
Le coût caché de la productivité de l'IA Workslop
Vous voyez un membre de votre équipe soumettre un brouillon d'article rempli de phrases génériques et nécessitant une réécriture importante. Le problème évident est la mauvaise qualité du contenu, mais les dommages réels sont plus difficiles à repérer. Les risques d'erreurs factuelles, la perte de temps et la détérioration générale de la qualité.
Cette dette de qualité entraîne d'autres conséquences en cascade qui sapent discrètement la dynamique de votre équipe et annulent les gains perçus grâce à l'augmentation de la productivité au travail.
La meilleure façon d'envisager le workslop est de le considérer comme une dette cognitive. Quelqu'un doit la rembourser.
⚠️ BetterUp Labs a réalisé un sondage auprès de 1 150 employés de bureau à temps plein aux États-Unis et a constaté que 40 % d'entre eux ont déclaré avoir reçu des travaux de mauvaise qualité au cours du mois précédent. Dans la même étude, les personnes interrogées ont indiqué qu'il fallait en moyenne environ 2 heures pour traiter chaque instance (clarifier, vérifier, réécrire, refaire), ce qui représente une perte de productivité estimée à 186 dollars par employé et par mois.
En dehors de cela, voici quelques autres coûts liés au workslop :
- Les révisions deviennent des retouches : en théorie, un réviseur de tout résultat de travail devrait vérifier sa qualité et soit l'approuver, soit fournir des commentaires ciblés afin d'améliorer la qualité globale. Avec Workslop, les réviseurs doivent déduire l'objectif réel, repérer ce qui manque, vérifier ce qui est vrai (vérification des faits), puis reconstruire la logique afin que le résultat soit utilisable.
- Changement de contexte : un résumé vague généré par l'IA déclenche des suivis, des recherches de sources et des mini-synchronisations, car le résultat ne reflète pas le contexte tel qu'il devrait être. Quelqu'un ouvre cinq onglets, contacte deux personnes, fait défiler les fils de discussion et demande : « Attendez, quelle option avons-nous choisie ? »
- Érosion de la confiance : une fois que le workslop devient courant, les gens lisent avec plus de prudence, demandent des preuves, exigent des validations supplémentaires et vérifient deux fois les détails qui étaient auparavant pris pour argent comptant. Cette attitude défensive est rationnelle, mais elle ralentit tout. La collaboration devient plus lourde car la confiance dans le travail est moindre, et les frais généraux deviennent la nouvelle norme par défaut.
L'IA promet de vous faire gagner du temps, mais cet avantage disparaît lorsque vous prenez en compte la charge cognitive liée à l'évaluation constante de l'utilisabilité d'un travail. Votre équipe consacre plus d'énergie mentale au contrôle qualité qu'à la résolution créative de problèmes.
👀 Le saviez-vous ? Le rapport AI Slop de Kapwing a révélé que 21 % des 500 premières vidéos YouTube Shorts d'un tout nouveau compte étaient générées par l'IA.
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Comment les chefs d'équipe peuvent réduire le gaspillage
Gartner prévoit que 30 % des projets d'IA générative seront abandonnés après l'étape de validation du concept en raison de contrôles qualité inadéquats.
La solution consiste à mettre en place des habitudes d'équipe et des garde-fous de flux de travail qui exploitent pleinement l'IA par défaut.
Voyons cela de plus près :
Définissez des normes de qualité claires pour le travail assisté par l'IA.
Le workslop se produit lorsque des personnes envoient un brouillon qu'elles jugent suffisamment bon sans ajouter le contexte, le jugement humain et les preuves qui le rendent utilisable.
Créez une checklist prête à l'emploi pour les résultats assistés par l'IA. Limitez-la à 3 à 5 vérifications que votre équipe peut effectuer rapidement :
- Objectif : quelle décision ou action cela vise-t-il à susciter ?
- Entrées : quelles sources ont été utilisées (liens, notes, tickets, données) ?
- Hypothèses : Qu'est-ce qui pourrait être incorrect ou manquant ?
- Détails : Précisez clairement les propriétaires, les dates, les contraintes et les prochaines étapes.
- Vérification : Qu'avez-vous personnellement confirmé (faits, nombres, exigences, ton) ?
Pour standardiser une checklist prête à l'emploi que votre équipe peut suivre, utilisez le modèle de checklist qualité ClickUp. Il vous offre un flux de travail QC structuré avec des étapes claires, ainsi que la flexibilité nécessaire pour adapter les contrôles en fonction du produit, de l'équipe ou du type de publication.
Personnalisez-le avec les statuts personnalisés ClickUp tels que Approuvé, Nouvelle approbation, En attente d'approbation et Rejeté. De plus, vous bénéficiez également des champs personnalisés ClickUp tels que Résultats, Progression, Critique, Procédure de test et Mineur, afin que chaque révision capture les données appropriées et reste facile à auditer.
👀 Le saviez-vous ? Stack Overflow a dû interdire officiellement les réponses générées par l'IA, car leur volume était élevé, leur précision peu fiable et elles créaient une charge supplémentaire pour les modérateurs qui s'efforçaient de maintenir la fiabilité du site.
Intégrez des points de contrôle dans les flux de travail de votre équipe.
Soit les gens sautent l'étape de révision pour aller plus vite, soit ils la font trop tard, quand il est trop difficile de corriger les erreurs. La meilleure approche consiste à mettre en place des points de contrôle petits et prévisibles aux endroits où les résultats de mauvaise qualité causent le plus de dommages en aval.
Utilisez trois points de contrôle qui correspondent à la manière dont le travail évolue :
- Avant tout partage en externe : tout ce qui est destiné à la direction, aux clients ou aux parties prenantes est d'abord soumis à un contrôle qualité rapide effectué par des humains. Cela permet d'éviter que des résultats soignés mais vagues ne deviennent officiels et ne se diffusent.
- Avant les transferts entre équipes : si une autre équipe doit intervenir (conception, ingénierie, juridique, opérations), ajoutez un point de contrôle pour confirmer que le brief est prêt à être décidé (c'est-à-dire que l'objectif, les contraintes, les propriétaires et les prochaines étapes sont explicites).
- Avant la finalisation : le dernier point de contrôle garantit que le livrable peut être utilisé sans suivi. S'il déclenche encore des questions fondamentales, c'est qu'il n'est pas encore complet.
Pour garantir des points de contrôle cohérents, utilisez le modèle de processus d'approbation de projet ClickUp. Il crée un processus d'approbation structuré dans lequel chaque demande est filtrée à l'aide de points de contrôle, tels que le résumé du projet, les critères de réussite et le plan de travail, afin que les réviseurs n'aient jamais à rechercher le contexte. Cela signifie également que chaque élément généré par l'IA passe par une série de points de contrôle avant d'être finalement publié.
Vous pouvez également le personnaliser en fonction de votre flux de travail en attribuant des rôles tels que Chef de projet et Approbateur, et en adaptant des champs tels que Étape d'approbation, échéanciers et besoins en ressources afin d'accélérer les approbations sans sacrifier la qualité.
📚 En savoir plus : Automatisation des flux de travail
Encouragez une mentalité pilote plutôt qu'une utilisation passive de l'IA.
Il y a une différence entre utiliser l'IA et être utilisé par elle. De nombreux membres d'équipe agissent comme des passagers, acceptant passivement tout résultat fourni par l'IA. Vous devez les former à devenir des pilotes qui restent engagés, guident l'outil et évaluent de manière critique les résultats.
Un état d'esprit pilote consiste à exercer une surveillance active. Cela signifie considérer l'IA comme un collaborateur qui produit une première ébauche, et non comme un bouton magique qui fournit un produit fini.
En d'autres termes :
- Posez des questions : demandez toujours « Qu'est-ce qui ne va pas ? » avant de demander « Est-ce suffisant ? ». Il y a de fortes chances que ce ne soit pas suffisant.
- Adoptez l'itération : intégrez l'itération rapide dans le flux de travail au lieu de vous contenter de la première ébauche.
- Donnez l'exemple : en tant que dirigeant, si vous acceptez le travail bâclé, vous donnez l'impression qu'il est acceptable. Lorsque vous réagissez en donnant des commentaires précis, vous relevez le niveau de qualité pour tout le monde.
🚀 Avantage ClickUp : au lieu de laisser les résultats de l'IA circuler comme une première ébauche, configurez les Super Agents ClickUp pour qu'ils agissent comme un contrôle qualité avant que quoi que ce soit ne soit soumis à révision. Les Super Agents sont les coéquipiers IA de ClickUp que vous pouvez personnaliser, notamment en ce qui concerne leur accès et les actions qu'ils sont autorisés à effectuer.
Par exemple, déclenchez un Super Agent lorsqu'une tâche passe à l'état « En attente d'approbation » afin de vérifier s'il manque des informations contextuelles (liens sources, contraintes, critères de réussite), générez un résumé clair pour l'approbateur et invitez le propriétaire à combler les lacunes avant que la demande ne soit transmise.
Systèmes de flux de travail qui empêchent la création de flux de travail générés par l'IA
Compter sur les habitudes individuelles pour éviter le workslop n'est pas une stratégie évolutive. Vous devez mettre en place des solutions structurelles, c'est-à-dire des systèmes de flux de travail qui rendent le workslop plus difficile à produire et plus facile à détecter. ✨
Ces systèmes constituent l'infrastructure qui fournit l'assistance nécessaire aux stratégies de leadership que vous venez d'apprendre. Ils facilitent l'adoption des bons comportements.
| Modèles standardisés | Qualité inégale | Des invitations et des checklists prédéfinies encodent les normes dans le travail récurrent. |
| Formulaires d'admission | Contexte manquant | Les demandes structurées permettent de cerner dès le départ le public, l'objectif et les contraintes. |
| Contrôle de version | Lacunes en matière de responsabilité | Une piste d'audit permet de suivre ce qui a été généré par l'IA par rapport à ce qui a fait l'objet de modifications en cours effectuées par des humains. |
| Bibliothèques de messages d'invitation | Réinventer la roue | Une base de connaissances partage des modèles de suggestions qui produisent systématiquement des résultats de qualité. |
📮 ClickUp Insight : Notre sondage sur la maturité de l'IA met en évidence un défi clair : 54 % des équipes travaillent sur des systèmes dispersés, 49 % partagent rarement le contexte entre les outils et 43 % ont du mal à trouver les informations dont elles ont besoin.
Lorsque le travail est fragmenté, vos outils d'IA ne peuvent pas accéder à l'ensemble du contexte, ce qui se traduit par des réponses incomplètes, des délais de réponse et des résultats manquant de profondeur ou de précision. C'est ce qu'on appelle la prolifération du travail, qui coûte aux entreprises des millions en perte de productivité et en temps perdu.
ClickUp Brain surmonte ces difficultés en fonctionnant dans un espace de travail unifié et alimenté par l'IA, où les tâches, les documents, les chats et les objectifs sont tous interconnectés. Enterprise Search fait apparaître instantanément chaque détail, tandis que les agents IA opèrent sur l'ensemble de la plateforme pour recueillir le contexte, partager les mises à jour et faire avancer le travail.
Le résultat est une IA plus rapide, plus claire et toujours bien informée, ce que les outils déconnectés ne peuvent tout simplement pas égaler.
Comment ClickUp aide les équipes à gérer Workslop
Dans un sondage mené par Zety, environ deux tiers des travailleurs ont déclaré passer jusqu'à six heures ou plus chaque semaine à corriger les erreurs et les lacunes créées par le workslop généré par l'IA. Pour les employés, cela signifie que leur temps de concentration limité est consacré à la vérification, à la réécriture et à la refonte plutôt qu'à la progression.
Un brouillon vague et trop optimiste peut bouleverser tout un flux de travail d'un seul coup, entraînant davantage de réunions, d'allers-retours et de retards que la tâche n'aurait dû en nécessiter.
Pour y remédier, vous avez besoin d'une solution qui s'attaque aux causes profondes du problème : contexte dispersé, normes incohérentes et exécution déconnectée.
Découvrez l'environnement de travail ClickUp. Il s'agit du premier environnement de travail convergent basé sur l'IA au monde, conçu pour éliminer la cause profonde du workslop.
Voyons maintenant comment.
Transformez un contexte dispersé en résultats prêts à être examinés avec ClickUp Brain.
Le workslop ne provient généralement pas d'une « mauvaise rédaction » ou de « invites paresseuses ». Il apparaît lorsque vous vous fiez à l'IA pour produire une réponse sans aucun contexte fondamental.
Mais pas avec ClickUp Brain. Contrairement aux outils d'IA autonomes, ClickUp Brain est intégré à votre environnement de travail ClickUp. Il extrait des données en temps réel à partir des tâches, des documents, des commentaires, des chats, des personnes et des connaissances de l'entreprise avant de générer quoi que ce soit. Cela réduit les hallucinations, le jargon vague ou le contenu décousu, qui sont les caractéristiques du workslop.
Utilisez ClickUp Brain pour :
- Transformez automatiquement le travail en mises à jour de statut : générez des comptes rendus, des mises à jour d'équipe et des mises à jour de projet en fonction de l'activité réelle des tâches.
- Créez un travail structuré à partir d'entrées désordonnées : convertissez les messages de chat, les commentaires de documents et les notes en tâches et sous-tâches détaillées, afin que les transferts soient exploitables.
- Écrivez dans le contexte de la tâche ou du document : rédigez des plans, des mesures à prendre, des réécritures et des résumés en utilisant le contexte de votre environnement de travail et de vos ressources. Cela facilite la révision des résultats et réduit le risque de passer à côté de contraintes importantes.
- Posez des questions et obtenez des réponses précises à chaque fois : mentionnez @Brain pour résumer le contexte et répondre directement à partir de l'endroit où se déroulent les discussions.
Stockez et exploitez les connaissances de votre équipe grâce à ClickUp Knowledge Management.
ClickUp Knowledge Management est l'endroit où toutes les connaissances sont stockées et rendues exploitables.
Au lieu de fouiller dans les fils de discussion, vous pouvez créer un hub interne pour les procédures opératoires normalisées, les wikis, les briefs de projet et les notes de décision qui reste en connexion avec l'exécution quotidienne. Ainsi, lorsque quelqu'un utilise l'IA pour rédiger une mise à jour, un plan ou un brief, les informations saisies sont déjà fondées sur ce dont votre équipe a convenu.
Dans la pratique, vous pouvez créer votre base de connaissances à l'aide de modèles wiki prédéfinis, tout organiser dans le Hub Documents et conserver les ressources clés sous forme de wikis vérifiés, afin que les utilisateurs sachent à quoi se fier. Ensuite, lorsque des questions surgissent en cours de travail, vous pouvez utiliser des réponses instantanées générées par l'IA qui effectuent des recherches dans vos documents, wikis, tâches et commentaires pour faire ressortir le bon contexte.
Éliminez le travail inutile à la source grâce aux formulaires ClickUp.
Une grande partie du travail est créée avant même que l'IA n'intervienne. Quelqu'un envoie une demande vague, sans contexte, sans critères de réussite clairs et sans liens, puis se tourne vers l'IA pour combler les lacunes avec des suppositions fiables.
ClickUp Forms résout ce problème en transformant chaque demande en un envoi unidirectionnel qui devient automatiquement une tâche au bon endroit, avec les détails capturés dans des champs personnalisés.
Et comme Forms prend en charge la logique conditionnelle, vous pouvez afficher uniquement les questions pertinentes en fonction des réponses fournies. Cela signifie de meilleures données sans formulaires plus longs, et beaucoup moins de suivis ultérieurs pour clarifier la portée, l'urgence ou les exigences.
Acheminez les approbations avec ClickUp Automatisations.
Workslop connaît un pic d'activité dans les flux de travail nécessitant de nombreuses validations, car la « révision » est généralement une tâche manuelle. Quelqu'un envoie un lien, contacte un validateur, attend, fait le suivi, et lorsque le retour d'information arrive, le contexte a changé.
ClickUp Automatisations vous aide à intégrer les approbations dans le flux de travail lui-même. Cela signifie que le travail est transféré à la bonne personne au bon moment, sans messages supplémentaires.
Vous pouvez définir une automatisation qui se déclenche lorsque le statut d'une tâche change (par exemple, pour passer à En attente d'approbation), puis la réattribuer à l'approbateur, ajouter un commentaire avec ce qui doit être révisé ou mettre à jour un champ personnalisé tel que l'étape d'approbation afin que tout le monde puisse voir où en est la tâche. De plus, vous disposez de « conditions » qui vous permettent de garder un routage clair, par exemple en ne déclenchant que les demandes à fort impact ou les types de demandes spécifiques.
Élaborez une norme anti-workslop avec ClickUp.
Le workslop se répand souvent parce qu'il n'existe pas d'espace de partage pour définir la qualité, saisir le contexte et clarifier la prochaine étape.
Pour y parvenir, vous avez besoin de deux choses : une norme claire et un flux de travail qui facilite le respect de cette norme.
ClickUp vous aide à faire tout cela et bien plus encore, sous un même toit. Documentez tout en un seul endroit, liez les étapes de révision au travail réel et utilisez l'IA en contexte pour résumer les changements, mettre en évidence les lacunes et affiner les brouillons avant qu'ils ne soient validés.
Lorsque la norme et le travail coexistent, la qualité n'est plus soumise à une dépendance vis-à-vis de la personne qui a pensé à vérifier.
Commencez dès aujourd'hui avec ClickUp.
FAQ sur la gestion de Workslop en Teams
Le workslop est un résultat de faible qualité généré par l'IA qui nécessite un effort humain important pour être corrigé, vérifié ou supprimé, ce qui finit par créer plus de travail qu'il n'en économise.
Recherchez les signes courants tels que les formulations génériques, les erreurs factuelles, les structures de phrases répétitives et les contenus qui répondent techniquement à une invitation, mais qui ne tiennent pas compte du contexte spécifique ou des nuances qu'un expert humain inclurait.
Si de meilleures instructions sont utiles, elles ne suffisent pas. Une véritable prévention nécessite des systèmes de flux de travail intégrés qui incluent des normes de qualité claires, des points de contrôle formels et une culture d'équipe qui considère les résultats de l'IA comme un point de départ et non comme un produit fini.
La responsabilité est partagée. Les individus doivent toujours vérifier eux-mêmes leur travail assisté par l'IA avant l'envoi, mais les responsables doivent mettre en place des points de contrôle structurels afin que le travail bâclé n'atteigne pas les approbateurs finaux sans avoir été vérifié.