Les entreprises qui ont misé le plus lourdement sur l’IA générative font désormais face à une boucle de rétroaction qui dégrade silencieusement leur propre travail, un problème que les chercheurs appellent la dégradation des connaissances.
Points clés
- Des chercheurs avertissent que des sorties d’IA de faible qualité s’accumulent au sein des entreprises, érodant la confiance et affaiblissant les informations qui soutiennent les décisions quotidiennes.
- Une enquête largement citée a estimé le coût de ce « workslop » à près de 9 millions de dollars par an pour une entreprise de 10 000 personnes.
- D’autres études montrent que la plupart des organisations ne voient toujours aucun retour mesurable sur des dépenses massives en IA.
Harvard alerte sur la dégradation des connaissances
La Harvard Business Review a publié ce mois-ci deux articles au message percutant. Les outils censés accélérer le travail, avertissent les auteurs, sont en train de le tirer discrètement vers le bas à travers les équipes et des services entiers. En juin, Matthias Holweg d’Oxford et Thomas Davenport de Babson décrivent une lente décomposition qu’ils appellent dégradation des connaissances, où des résultats soignés mais creux sapent les archives auxquelles une entreprise se fie.
Le problème n’est pas simplement celui, bien connu, de l’IA qui invente des faits. Les chercheurs ont rattaché ce dommage plus profond au workslop, un terme forgé en septembre 2025 par BetterUp Labs et le Social Media Lab de Stanford pour désigner une production qui a l’air aboutie mais n’apporte presque rien.
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Le « workslop » érode la confiance au travail
Une enquête menée auprès de 1 150 salariés à temps plein a révélé que 41 % avaient reçu un tel contenu en un seul mois, chaque occurrence consommant près de deux heures du temps de quelqu’un. Les analystes ont estimé la facture cachée à près de 9 millions de dollars par an pour une entreprise de 10 000 employés, sans même compter les dégâts sur le moral et la confiance. Dans la même étude, 53 % des personnes concernées disaient que ces contenus les agaçaient, tandis que 42 % ont jugé l’expéditeur moins digne de confiance qu’auparavant.
Environ la moitié en sont repartis en considérant ce collègue comme moins compétent, et près d’un tiers ont déclaré qu’ils éviteraient de retravailler avec lui. Le recrutement a encaissé certains des coups les plus durs. Les CV rédigés par IA submergent les recruteurs, les annonces automatisées induisent les candidats en erreur, et les outils de présélection écartent de bons profils tandis que la confiance des deux côtés tombe à des niveaux historiquement bas.
Le retour sur l’IA reste insaisissable
Le problème de confiance vient s’ajouter à un rendement étonnamment maigre. Un rapport distinct du Media Lab du MIT a montré que 95 % des organisations ne voyaient aucun retour mesurable sur leurs dépenses en IA, même après y avoir injecté des dizaines de milliards de dollars.
Nettoyer ce désordre, notent les auteurs, suppose de réintroduire des contrôles humains sur les sorties d’IA, précisément le travail que ces outils étaient censés éliminer. L’avertissement ne constitue pas un réquisitoire global contre la technologie. Les modèles entraînés sur les données propres à l’entreprise peuvent encore se montrer rentables, soutiennent-ils, tandis que les chatbots publics, utilisés pour de mauvais types de tâches, produisent un texte générique truffé d’erreurs.
Cette remise en question survient après une année de doutes croissants. Le concept de workslop est apparu pour la première fois en septembre 2025, et ces travaux plus récents déplacent la question : il ne s’agit plus de savoir si l’IA accélère une tâche isolée, mais si sa généralisation rend l’entreprise plus affûtée ou plus émoussée à chaque décision qui suit.
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