Évoluer au-delà du « workslop » avec un IA pratique et centré sur l’humain

Le problème du « workslop » a généré un certain buzz culturel et une attention médiatique ces dernières années, alors que l’utilisation des LLM et d’autres générateurs de contenu IA continue de croître. Les gens remarquent quand des images de mauvaise qualité et des proses sous-standard inondent leurs flux sociaux.

Grâce au workslop, nous sommes maintenant moins susceptibles de faire confiance au contenu publicitaire que nous soupçonnons d’être généré par IA, même s’il ne l’est pas, et les lecteurs repèrent des signes révélateurs de contenu généré par LLM, tels que l’utilisation excessive des tirets. Malheureusement, le « workslop » est maintenant une chose également.

Qu’est-ce que le workslop, et pourquoi les dirigeants financiers devraient-ils s’en soucier ?

Chaque DAF connaît la frustration de poursuivre une variation de budget ou de passer des heures à reconcilier des anomalies non expliquées. Dans le paysage d’entreprise actuel, la promesse de l’IA est partout, mais il y a également un nouveau tueur de productivité : le workslop.

Le workslop est le sous-produit de l’automatisation qui semble poli mais manque de substance, de contexte ou d’utilité. C’est l’article parsemé de tirets qui ne vous apprend rien de nouveau ; le rapport générique qui pose plus de questions qu’il n’en répond ; le flux d’approbation qui crée de la friction au lieu de la clarté. C’est le contenu généré par IA qui oblige les équipes financières à faire plus de travail, et non moins.

Le workslop est le plus souvent associé à une mauvaise qualité de contenu. Il dévalue la marque, est moins digne de confiance et envoie le message que les gens ont cessé de prêter attention. Mais lorsque le workslop commence à affecter les applications commerciales comme le ERP, il devient encore plus un drain sur la productivité et la confiance.

Le workslop résulte lorsque les systèmes IA génèrent des sorties sans suffisamment d’entrée humaine, de contexte ou de surveillance. Pour les dirigeants financiers, cela signifie passer du temps précieux à clarifier, corriger ou réélaborer ce qui aurait dû être automatisé.

Le résultat ? L’efficacité perdue, la confiance diminuée dans l’automatisation et une fonction financière coincée dans le mode réactif. Vous pouvez penser que votre organisation n’est pas suffisamment investie dans l’IA pour être affectée par le workslop, mais il est déjà là.

Un article récent de HuffPost a cité une étude de l’Université de Stanford qui a constaté que plus de la moitié des travailleurs disent avoir rencontré le workslop sur leur lieu de travail. En plus d’irriter les travailleurs touchés, le workslop menace de miner le point de vente clé pour intégrer l’IA sur le lieu de travail : une productivité accrue avec une qualité exceptionnelle.

La bonne nouvelle est que vous pouvez minimiser ou même éliminer le workslop avec une approche pratique et centrée sur l’humain de l’IA. Voici un aperçu de l’état actuel du problème du workslop, de ce que peut ressembler une application plus réfléchie de la technologie IA sur le lieu de travail et de quelques conseils pour atteindre un déploiement IA agile et itératif.

Et si le workslop n’était pas un problème, mais plutôt un premier jet ?

Reconnaissons-le — nous sommes presque en 2026, et l’IA est un produit passionnant. Il a un potentiel incroyable pour économiser du temps et améliorer la productivité, donc les gens vont l’utiliser, que leur employeur les encourage à adopter la technologie ou non. La question est de savoir s’ils l’appliqueront avec la formation et l’effort nécessaires pour obtenir les meilleurs résultats ?

Le workslop se produit lorsque l’utilisateur ne donne pas à l’IA une entrée suffisante ou bien structurée. Pour obtenir les meilleurs résultats avec l’IA, vous devez continuer la conversation. Vous devez réécrire votre invite ou affiner vos besoins. Ce processus de va-et-vient introduit plus de contexte et de rétroaction et vous aide à obtenir un meilleur résultat.

Je l’ai découvert en premier lieu lorsque j’ai créé une invite IA que j’avais imaginée comme un rituel de fin de journée pour mettre à jour ma liste de tâches en résumant les e-mails sans réponse et en signalant les engagements que j’avais pris. C’était une excellente idée, mais la version originale était trop lourde et peu pratique pour être utile.

Il a fallu beaucoup de raffinement, de rétroaction et de coaching de la part du LLM pour obtenir une sortie prévisible et pratique. Cela m’a obligé à être clair sur mes besoins, mon style de traitement de l’information et mon attention pour obtenir un résultat qui fonctionnait.

Il serait juste d’appeler mon premier jet « workslop », mais grâce au raffinement, j’ai obtenu un outil IA utile. Mais qu’est-ce qui se serait passé si j’avais arrêté à la première itération et que j’étais resté avec le premier jet moins convivial ? Si j’avais fait cela, je serais confronté à un workslop qui aurait entravé la productivité.

En multipliant cela par des processus plus complexes impliquant plusieurs parties, vous pouvez facilement voir comment l’IA appliquée avec les meilleures intentions peut devenir du workslop — à moins que vous n’ayez la formation, la persévérance et les bases pour la rendre efficace.

Il n’y a aucun doute que l’IA puisse ajouter de la valeur réelle. Mais en tant que dirigeants, nous devons nous assurer que les employés ont les connaissances, le soutien et la coordination nécessaires pour réussir, et les rapports des lieux de travail en première ligne indiquent qu’il reste encore beaucoup de travail à faire.

Qu’est-ce qu’une approche centrée sur l’humain de l’IA, et comment y arriver ?

Qu’est-ce qu’une approche centrée sur l’humain de l’IA ? Et comment un chemin pratique peut-il conduire à de meilleurs résultats alors que l’IA est intégrée dans les flux de travail ?

Pour les défenseurs de l’IA sur le lieu de travail, un bon point de départ est de reconnaître que l’objectif n’est pas de remplacer les personnes. Il s’agit de réduire la friction et d’amplifier notre intelligence en comprenant l’humain : ses besoins, ses irritations quotidiennes, son jugement et ses objectifs.

Il y a deux leçons ici pour apporter une IA centrée sur l’humain et de qualité sur le lieu de travail. Tout d’abord, pour vos équipes qui travaillent avec l’IA générative, assurez-vous qu’elles ont la formation et le temps nécessaires pour obtenir de meilleurs résultats avec un contexte solide et un raffinement.

Pour les systèmes que vous choisissez qui offrent une activation IA, assurez-vous que vos partenaires technologiques comprennent vraiment les besoins de votre équipe. Cela signifie comprendre leur environnement opérationnel quotidien, ce qui fonctionne et ce qui les irrite encore.

À quoi ressemble l’IA centrée sur l’humain sur le lieu de travail ?

L’IA peut être appliquée de manière autonome pour faciliter les tâches ou utilisée pour compléter les anciennes technologies qui laissent des lacunes irritantes dans les flux de travail. Prenons par exemple la technologie de reconnaissance optique des caractères (ROC). Elle convertit les images de texte en texte lisible et recherchable et a été utilisée pendant des années pour rationaliser des tâches telles que la saisie de reçus ou de factures dans des logiciels de déclaration de dépenses.

Mais comme le sait quiconque utilise régulièrement la ROC, elle ne fonctionne pas toujours comme prévu. Peut-être que vous avez pris cette photo d’un reçu dans un train en mouvement, et le reçu était plié, obscurcissant les informations. Peut-être que la facture est écrite dans une écriture illisible. Peut-être que la date est au format européen, et le système ne reconnaît que le format américain.

Il y a de nombreuses raisons pour lesquelles la ROC peut ne pas traduire correctement les données. Il s’agit d’une technologie limitée. L’intégration d’une technologie plus sophistiquée comme l’IA peut combler ces lacunes et éliminer enfin l’irritation de devoir saisir manuellement ces chiffres.

C’est juste le début de ce que l’IA centrée sur l’humain peut rendre possible. Étant donné les capacités de l’IA, de nouvelles applications peuvent faire beaucoup plus pour réduire la friction sur le lieu de travail. Par exemple, avec les invites et la reconnaissance de modèles de transactions historiques appropriés, l’IA pourra ajouter du contexte à une facture au-delà des champs de la page en déduisant le centre de coût, les informations sur le projet et plus encore via un contexte centré sur l’humain qui l’utilise.

L’IA centrée sur l’humain peut également réduire la friction sur le lieu de travail en amenant des tâches à des personnes en dehors des systèmes comme le système ERP. La plupart des emplois ne vivent pas dans le système ERP, mais ils doivent s’y connecter (et à d’autres systèmes) pour effectuer des tâches spécifiques comme l’approbation des feuilles de temps ou des demandes d’employés.

Et si un agent IA amenait ces tâches à la personne, ainsi que le contexte pertinent dont elle a besoin, pour prendre une décision dans un programme qu’elle utilise déjà ? Cela pourrait maintenir les processus en cours et les employés plus concentrés. L’IA centrée sur l’humain de ce type peut éliminer les tâches sans valeur ajoutée comme la saisie de données et la connexion à plusieurs systèmes.

Comment l’IA centrée sur l’humain transforme-t-elle les fonctions financières ?

Une approche agile et itérative de l’IA transforme déjà les fonctions financières de manière significative. Lorsque les professionnels de la finance sont plongés dans les tableurs et les analyses, il peut être difficile de changer le côté de l’histoire du cerveau ; pourquoi ne pas créer un agent IA pour aider à fournir ce contexte ?

Par exemple, les aberrations et les anomalies sont une irritation chronique pour les professionnels de la finance, et l’IA peut reprendre le relais en fournissant un contexte pour expliquer les pics de dépenses d’entreprise. Un agent bien conçu peut signaler les problèmes potentiels avant que l’analyste financier ne fouille dans toutes les feuilles de calcul pour découvrir les variations.

De même, l’IA agile et itérative peut signaler les anomalies avant qu’elles ne surgissent dans l’espace RH. Lorsqu’il y a une variation de salaire après un cycle de paie et qu’un employé la remet en question, quelqu’un de l’équipe RH doit tout laisser tomber et effectuer une analyse forensique pour découvrir la raison de la différence. C’est un véritable défi pour les équipes occupées.

Un agent IA soigneusement conçu pourrait faire surface les aberrations avant que les employés soient affectés, en signalant l’anomalie et en fournissant un contexte aux décideurs RH là où ils se trouvent. De cette façon, l’attention des membres de l’équipe reste concentrée sur la maximisation de la productivité plutôt que sur l’extinction des incendies, et les opérations fonctionnent plus en douceur.

Éliminer la friction et le workslop : agents DIY ou IA de fournisseur ?

La meilleure façon d’éviter le workslop et d’obtenir une valeur réelle de l’IA est de rechercher des moyens de réduire la dose quotidienne d’irritations que nous rencontrons tous dans notre travail en prenant en charge les tâches qui n’ajoutent pas de valeur. Pour certains employés, notamment de nombreux rôles financiers et RH, la saisie de données dans un système est une irritation qui peut souvent être éliminée via une automatisation réfléchie.

Pour les personnes qui créent du contenu, la saisie fait partie du travail, mais utiliser efficacement l’IA nécessite une formation, une collaboration et des politiques qui aident les employés à créer des invites qui génèrent du contenu significatif et ne créent pas de travail en aval pour les collègues.

Pour l’automatisation du travail, la bonne solution variera en fonction du rôle et de l’industrie, mais les dirigeants qui intègrent l’IA sur le lieu de travail devront souvent décider s’ils doivent créer des agents eux-mêmes ou obtenir une solution IA prête à l’emploi d’un fournisseur.

Pour les entreprises dotées de ressources IT robustes, y compris un accès illimité à l’expertise IA ou un intégrateur de systèmes à disposition, le ciel est la limite. Dans ce cas, un fournisseur qui livre une technologie de création d’agents que les clients utilisent pour créer des solutions IA directement peut fonctionner.

Mais de nombreuses entreprises n’ont pas accès à ces ressources, et même si elles le font, le workslop peut rapidement devenir un problème lorsque les gens tentent de créer leurs propres agents IA sans la formation et les ressources nécessaires pour éviter les pièges en aval.

La sécurité est une autre considération cruciale. Gardez à l’esprit que les gens vont utiliser l’IA, période. Cela signifie que c’est la tâche du dirigeant de s’assurer que les employés l’utilisent de manière sûre et transparente — et sans introduire le chaos.

Que devez-vous considérer lors de la sélection de fournisseurs ?

Pour de nombreuses entreprises, un système activé par IA d’un fournisseur est une excellente option, mais n’oubliez pas que tous les produits ne sont pas créés de la même manière. La meilleure façon d’éviter le workslop et d’obtenir une valeur réelle de l’IA est de trouver un système qui vous connaît le plus intimement possible.

Par exemple, si votre objectif est d’améliorer les opérations avec un système ERP activé par IA, considérez ces questions pour les fournisseurs potentiels :

• Le produit élimine-t-il la friction que vos employés rencontrent le plus souvent ?
• Le produit résout-il les problèmes les plus difficiles que vos employés rencontrent ?
• Le produit peut-il répondre à des niveaux d’expertise variables au sein de votre organisation ?
• Le produit garde-t-il les humains dans la boucle et assure-t-il la responsabilité et la transparence ?

Que vous utilisiez un système pour générer du contenu, automatiser des flux de travail ou répondre à des questions, la qualité de vos résultats dépend de la connaissance que le système a de votre contexte. Demandez à vos partenaires technologiques comment leurs solutions IA centrent l’humain et livrent une valeur réelle.

Le workslop est-il inévitable ?

Quelle que soit la vôtre et que vous construisiez vos propres agents ou que vous utilisiez une solution qui supprime la friction via une automatisation prête à l’emploi, c’est à vous en tant que dirigeant de vous assurer que l’IA est sécurisée, transparente et ajoutée de valeur.

Gardez à l’esprit que l’IA centrée sur l’humain n’est pas uniquement définie par le fait qu’elle résout de vrais problèmes et facilite le travail des gens. L’IA pratique et centrée sur l’humain garde également les humains dans la boucle, car, en fin de compte, nous, les humains, sommes responsables des résultats.

Le workslop peut être une étape inévitable de l’évolution de l’IA, mais il n’a pas à être une caractéristique permanente de votre fonction financière. En centrant les humains dans la boucle, en investissant dans la formation et en choisissant des fournisseurs qui comprennent votre contexte commercial, les DAF peuvent débloquer de nouveaux niveaux de productivité et de valeur stratégique à partir des systèmes ERP.

La prochaine vague d’innovation ERP sera alimentée par une IA qui comprend votre entreprise aussi bien que vous et est capable de fournir des informations, d’automatiser des tâches routinières et de permettre aux dirigeants financiers de se concentrer sur ce qui compte le plus.

L’avenir de la finance est riche en contexte, agile et alimenté par l’humain. Vous méritez des outils que vous pouvez utiliser aujourd’hui pour vous emmener demain, et vous pouvez évoluer au-delà du workslop avec une IA pratique et centrée sur l’humain pour atteindre cette destination.