Workslop : produire plus avec l’IA ne veut pas dire avancer
Mike Codeur
Tu peux écrire plus de posts, ouvrir plus de pull requests et produire plus de présentations avec l’IA. Cela ne prouve pas que tu as résolu davantage de problèmes. Dans cette vidéo, Mike examine le workslop : du travail généré qui a l’apparence d’un livrable, mais dont le destinataire doit encore trouver le sens, vérifier les faits ou refaire les choix importants.
Volume et valeur sont deux mesures différentes
L’IA réduit le coût de production d’une première version. Elle ne décide pas automatiquement si cette version répond au bon besoin. Dix propositions de fonctionnalités inutilisées ne valent pas une amélioration que des utilisateurs adoptent. De même, publier chaque jour n’est pas une preuve que les lecteurs ont appris quelque chose.
| Ce qu’on compte facilement | Ce qu’il faut réellement observer |
|---|---|
| Nombre de PR ou de lignes produites | Problème résolu et qualité du changement |
| Nombre de contenus publiés | Utilité pour le lecteur et décisions permises |
| Nombre de fonctionnalités livrées | Usage réel, maintenance et retours utilisateurs |
Le coût est déplacé, pas supprimé
Quand un document vague semble fini, quelqu’un doit souvent reformuler la question, vérifier les hypothèses et retravailler la réponse. L’auteur a gagné du temps à la génération, mais le destinataire en perd. Dans une équipe produit, ce coût apparaît au moment de la revue, des corrections et du support. La bonne question n’est donc pas « combien de choses ai-je générées ? », mais « combien de travail utile reste après vérification ? ».
L’exemple de la fonctionnalité que personne n’utilise
La vidéo consacre un chapitre à une fonction IA sans usage. C’est une manière concrète d’évaluer le piège : une feature peut être implémentée, montrée et annoncée sans avoir résolu le problème initial. Avant de la développer, formule l’usage attendu ; après la livraison, cherche un signal d’utilisation et accepte de supprimer ce qui n’apporte rien.
Trois questions avant de publier ou de livrer
- Quel problème précis est résolu ? Écris-le avant de demander la génération.
- Qui utilisera le résultat, et comment le saura-t-on ? Une tâche terminée ne se mesure pas seulement au nombre de fichiers produits.
- Qu’ai-je personnellement vérifié et décidé de garder ? Relis, teste, coupe et assume les choix avant de transmettre le travail.
Moins de génération, plus de jugement
L’IA peut amplifier une direction claire ou multiplier des brouillons sans suite. Revenir au problème, choisir ce qui compte et vérifier l’effet du livrable restent des tâches humaines. La vidéo développe cette distinction entre activité visible et progrès réel.