L’intelligence artificielle est arrivée dans les entreprises en promettant quelque chose de très recherché : économiser du temps et augmenter la productivité.

Et, dans bien des cas, elle peut réellement aider.

Un rapport, une présentation, un courriel ou un résumé qui prenait auparavant des heures peut maintenant être produit en quelques minutes.

Mais un nouveau problème apparaît dans ce contexte :

Et si le contenu est produit rapidement, mais qu’il n’est pas réellement prêt?

C’est dans ce contexte qu’apparaît le terme Workslop.

Le concept désigne des contenus générés par l’intelligence artificielle qui semblent professionnels et complets à première vue, mais qui sont superficiels, incomplets, peu utiles ou nécessitent beaucoup de révision.

Le résultat est paradoxal :

La personne qui a produit le contenu gagne du temps, mais une autre personne peut finir par consacrer encore plus de temps à corriger le travail.

Et cela soulève une question importante pour toute entreprise :

Économiser du temps individuellement signifie-t-il nécessairement augmenter la productivité de l’équipe?

 

Qu’est-ce que le Workslop?

Le Workslop est un terme utilisé pour décrire du contenu produit avec l’intelligence artificielle qui semble prêt, mais qui n’offre pas suffisamment de qualité ou de contexte pour atteindre son objectif.

Il peut prendre différentes formes :

• des présentations visuellement attrayantes, mais sans informations pertinentes;
• des rapports longs et peu précis;
• des résumés qui omettent des informations importantes;
• des textes génériques qui doivent être réécrits;
• du code produit sans le contexte nécessaire;
• des documents qui semblent complets, mais qui nécessitent une révision approfondie.

Le problème n’est pas simplement d’utiliser l’IA.

Le problème survient lorsque l’outil est utilisé pour produire quelque chose rapidement, sans s’assurer que le résultat répond réellement au besoin.

La recherche menée par BetterUp Labs, en partenariat avec le Stanford Social Media Lab, s’est justement penchée sur ce phénomène.

 

Le temps ne disparaît pas. Il change de mains.

Imaginez une situation simple.

Un employé reçoit une tâche qui prendrait normalement une heure.

Il utilise un outil d’IA et remet le travail en 10 minutes.

Cela semble être un gain de productivité.

Mais le contenu est ensuite transmis à quelqu’un d’autre.

Cette personne doit :

lire → comprendre → identifier les problèmes → corriger → compléter → refaire.

Au final, un travail qui aurait dû prendre une heure peut nécessiter encore plus de temps.

C’est pourquoi le Workslop est un sujet important pour les gestionnaires.

Le temps économisé par une personne peut se transformer en travail supplémentaire pour une autre.

BetterUp Labs souligne que le Workslop peut entraîner des cycles de travail supplémentaires, une duplication des efforts et une perte de confiance au sein des équipes.

 

Combien le Workslop peut-il coûter à une entreprise?

Les chiffres présentés par BetterUp Labs permettent de mieux mesurer l’ampleur du problème.

Dans le cadre d’une enquête menée auprès de 1 150 employés de bureau à temps plein aux États-Unis, réalisée en septembre 2025 en partenariat avec le Stanford Social Media Lab :

• 40 % ont déclaré avoir reçu du Workslop au cours du mois précédent;
• chaque occurrence nécessitait en moyenne environ 2 heures pour être corrigée;
• l’impact estimé atteignait 186 $ US par employé par mois;
• dans une organisation comptant 10 000 employés, le coût annuel estimé pourrait atteindre 9 millions de dollars US.

Ces chiffres ne signifient pas que toute utilisation de l’IA génère du gaspillage.

Bien au contraire.

L’enjeu est de comprendre que la vitesse de production n’est pas la même chose que la productivité.

 

Produire plus rapidement ne signifie pas nécessairement produire mieux

C’est probablement l’un des points les plus importants de cette discussion.

Imaginez deux situations.

Situation 1

Un employé prend :

2 heures → livraison correcte → travail terminé.

Situation 2

Un employé prend :

20 minutes → livraison incomplète → une autre personne révise pendant 1 h 30 → le travail est corrigé.

Quelle situation est la plus productive?

La deuxième semble plus rapide.

Mais si l’on considère le travail effectué par l’ensemble de l’équipe, ce n’est peut-être pas le cas.

Cela montre pourquoi la productivité ne devrait pas être évaluée uniquement en fonction de la vitesse à laquelle une tâche est réalisée.

Il faut également tenir compte de :

• la qualité;
• la reprise du travail;
• le temps total investi;
• le nombre de personnes impliquées;
• le résultat final.

 

Le Workslop peut créer une fausse impression de productivité

C’est un autre risque important.

Une entreprise peut constater :

« Nous produisons beaucoup plus de contenu. »

Mais produire davantage de documents, de présentations, de rapports ou de messages ne signifie pas nécessairement créer plus de valeur.

Il est possible d’augmenter le volume de travail alors que la productivité réelle demeure la même, voire diminue.

BetterUp décrit ce phénomène comme une sorte d’illusion de progrès : le contenu semble professionnel, mais quelqu’un doit encore effectuer le travail d’analyse, de contextualisation et de correction.

Cela crée une distinction importante entre :

Activité

et

Résultat.

Une équipe peut être extrêmement occupée tout en produisant peu de résultats concrets.

 

Qui paie le prix de la reprise du travail?

Le problème du Workslop devient encore plus intéressant lorsqu’on examine le flux de travail.

Imaginez :

Personne A

Produit rapidement.

↓

Personne B

Révise.

↓

Personne C

Corrige.

↓

Personne A

Doit expliquer à nouveau.

↓

Équipe

Perd du temps.

Ce processus entraîne un coût qui n’apparaît souvent directement dans aucun rapport.

Ce n’est pas une dépense financière évidente.

C’est du temps de travail consacré à reprendre ou à corriger le travail.

C’est précisément pourquoi ce type de gaspillage peut être difficile à repérer.

 

Le Workslop n’est pas un problème exclusif à l’IA

Il est important de faire cette distinction.

L’intelligence artificielle n’a pas créé le travail à refaire.

Les entreprises sont confrontées depuis longtemps à :

• des processus inefficaces;
• des réunions inutiles;
• une communication peu claire;
• des tâches en double;
• un manque de contexte;
• des erreurs;
• des activités manuelles;
• des informations dispersées.

Ce qui change avec l’IA, c’est la vitesse à laquelle certains contenus peuvent être produits.

Cela signifie qu’une tâche mal structurée peut être exécutée plus rapidement — mais que le problème initial demeure.

Autrement dit :

Automatiser une activité ne signifie pas nécessairement éliminer le gaspillage qui lui est associé.

 

Comment éviter que l’IA génère davantage de travail à refaire?

La solution n’est pas simplement d’interdire l’utilisation de l’intelligence artificielle.

BetterUp Labs souligne l’importance d’établir des lignes directrices claires, une responsabilité à l’égard des résultats et une utilisation de la technologie comme soutien à la collaboration, plutôt que de l’utiliser uniquement pour éviter de faire le travail.

Dans la pratique, quelques questions peuvent aider :

1. Le contenu est-il réellement prêt?

Avant de l’envoyer, il est important de vérifier si le contenu répond à l’objectif initial.

2. Y a-t-il suffisamment de contexte?

Un contenu qui semble complet peut tout de même être inutile s’il ne tient pas compte du contexte de l’entreprise, du client ou du projet.

3. La personne qui recevra ce contenu devra-t-elle effectuer du travail supplémentaire?

C’est une question simple, mais puissante.

4. Le gain de temps est-il réellement un gain?

Il ne suffit pas de demander :

« Combien de temps ai-je pris pour le produire? »

Il faut également se demander :

« Combien de temps l’équipe a-t-elle dû consacrer avant que le travail soit réellement terminé? »

 

La productivité ne consiste pas seulement à travailler plus rapidement

Le phénomène du Workslop amène une réflexion plus large sur la façon dont les entreprises mesurent la productivité.

Pendant longtemps, la productivité était associée à :

plus de tâches → plus de vitesse → plus de travail réalisé.

Mais le monde du travail actuel exige une vision plus large.

Une équipe productive n’est pas nécessairement celle qui :

• envoie le plus de messages;
• produit le plus de documents;
• participe au plus grand nombre de réunions;
• réalise le plus de tâches.

C’est celle qui parvient à transformer son temps, ses connaissances et ses ressources en résultats pertinents.

C’est pourquoi, lorsqu’on parle de productivité, il faut regarder au-delà de la quantité d’activités réalisées.

Il faut comprendre comment le travail est réellement effectué.

 

Que nous apprend le Workslop sur la gestion?

La principale leçon n’est peut-être pas liée à l’intelligence artificielle.

Elle concerne plutôt la gestion de la productivité.

Si une entreprise veut comprendre si elle devient réellement plus efficace, elle doit examiner l’ensemble du processus.

Où le temps est-il consacré?

Quelles activités prennent le plus de temps?

Où y a-t-il du travail à refaire?

Quels processus créent des goulots d’étranglement?

Quelles activités pourraient être mieux organisées?

Et surtout :

Le temps économisé à une étape représente-t-il réellement un gain pour toute l’équipe?

C’est la différence entre optimiser une tâche et améliorer la productivité d’une organisation.

 

Le Workslop et l’avenir de la productivité

L’intelligence artificielle continuera probablement de transformer notre façon de travailler.

Mais la prochaine étape de cette transformation ne devrait pas simplement être :

« Comment pouvons-nous tout faire plus rapidement? »

La question la plus importante pourrait plutôt être :

« Comment pouvons-nous nous assurer que le temps économisé crée réellement de la valeur? »

Parce qu’une entreprise peut produire plus rapidement tout en continuant à perdre du temps.

Elle peut automatiser des tâches tout en générant encore du travail à refaire.

Elle peut augmenter le volume des livrables sans augmenter ses résultats.

Et elle peut sembler plus productive sans réellement l’être.

Le Workslop nous rappelle que la productivité ne se résume pas à la vitesse.

Elle se mesure aux résultats.

 

Comment Monitoo peut-il contribuer à cette réflexion?

Pour les gestionnaires, suivre la productivité signifie aller au-delà de l’impression qu’une équipe est simplement « occupée ».

Monitoo permet de suivre des données liées à l’utilisation des ordinateurs, aux activités, aux applications, aux sites Web, aux périodes d’inactivité et à la productivité, afin d’aider les gestionnaires à identifier des tendances et des goulots d’étranglement potentiels.

L’objectif n’est pas simplement de déterminer qui travaille et qui ne travaille pas.

Il s’agit de comprendre comment le temps est utilisé et de transformer ces informations en une meilleure base pour prendre des décisions de gestion.

Et cette même logique s’applique au Workslop :

Il ne suffit pas de savoir qu’une tâche a été réalisée. Il faut comprendre combien de travail a réellement été nécessaire pour qu’elle soit complétée.

 

Conclusion

Le Workslop représente un nouveau type de gaspillage qui peut apparaître lorsque les outils d’intelligence artificielle sont utilisés sans suffisamment de contexte, de révision ou de responsabilité à l’égard du résultat.

La technologie peut faire économiser quelques minutes lors de la production d’un contenu.

Mais si une autre personne doit consacrer des heures à corriger ce contenu, le gain individuel peut se transformer en perte pour l’équipe.

C’est pourquoi la question ne devrait pas être uniquement :

« Combien de temps l’IA a-t-elle fait économiser? »

Mais plutôt :

« Combien de travail a réellement été accompli? »

Ce changement de perspective peut être essentiel pour les entreprises qui souhaitent utiliser la technologie sans transformer une productivité apparente en gaspillage réel.

 

Foire aux questions sur le Workslop

Que signifie Workslop?

Le Workslop est un terme utilisé pour décrire des contenus générés par l’IA qui semblent terminés ou professionnels, mais qui manquent d’utilité, de contexte ou de qualité et finissent par créer du travail supplémentaire pour les personnes qui les reçoivent.

Est-ce que tout contenu produit par l’IA est du Workslop?

Non. Le terme désigne spécifiquement les contenus qui semblent bons, mais qui n’apportent pas la valeur nécessaire et génèrent du travail supplémentaire. Utiliser l’IA pour produire du contenu utile, révisé et adapté au contexte ne signifie pas nécessairement produire du Workslop.

Le Workslop peut-il avoir un impact sur la productivité?

Oui. Selon la recherche de BetterUp Labs, le Workslop peut entraîner du travail supplémentaire, une duplication des efforts, une perte de temps et des impacts sur la confiance entre collègues.

Comment les entreprises peuvent-elles réduire le Workslop?

Parmi les mesures proposées par BetterUp figurent l’établissement de lignes directrices claires concernant l’utilisation de l’IA, le maintien d’une responsabilité humaine à l’égard des résultats et l’utilisation de la technologie pour renforcer la collaboration plutôt que simplement éviter le travail.

 

Source

BetterUp Labs — Workslop: The Hidden Cost of AI-Generated Busywork