C’est quoi l’AI slop et comment l’éviter pour écrire un article de blog ?

L’intelligence artificielle a profondément changé la manière dont les entreprises produisent du contenu, car il est aujourd’hui possible de générer en quelques minutes un article complet, avec un titre, un plan, des paragraphes, une FAQ et une conclusion. Cette rapidité est utile, mais elle a aussi créé un nouveau problème qui devient de plus en plus visible sur le web : des contenus parfaitement rédigés en apparence, mais qui donnent l’impression de ne rien apporter de réellement nouveau au lecteur. C’est ce phénomène que l’on appelle généralement l’AI slop.

L’AI slop ne désigne pourtant pas simplement un contenu écrit avec une intelligence artificielle. Un article peut être largement assisté par ChatGPT, Claude, Gemini ou une autre IA et rester excellent, tandis qu’un texte écrit entièrement par un humain peut être banal, répétitif ou peu utile. La différence se trouve donc moins dans l’outil utilisé que dans le niveau de compréhension, de jugement, de vérification et de contribution originale qui existe derrière le contenu publié.

C’est quoi exactement l’AI slop ?

On peut définir l’AI slop comme un contenu produit rapidement avec l’aide de l’IA, mais publié sans suffisamment de travail éditorial pour justifier l’attention du lecteur. Le texte peut être fluide, bien structuré et grammaticalement correct, mais il reprend souvent des idées déjà présentes partout, sans données propriétaires et sans véritable analyse ou même un point de vue .

Prenons par exemple une entreprise qui souhaite publier un article sur les meilleures façons de réduire sa consommation d’énergie au bureau. Si elle demande à une IA de rédiger un article sur le sujet, elle obtiendra probablement des conseils comme éteindre les lumières, utiliser des équipements moins énergivores, régler la climatisation ou sensibiliser les salariés. Ces recommandations ne sont pas forcément mauvaises, mais elles existent déjà dans des milliers de contenus similaires. À l’inverse, si cette même entreprise explique qu’elle a testé trois politiques différentes pendant six mois dans plusieurs bureaux, qu’elle présente les économies réellement obtenues et qu’elle analyse ce qui a fonctionné ou non, le contenu devient immédiatement plus intéressant, même si l’IA a participé à sa rédaction.

C’est donc là que se situe la différence essentielle : l’AI slop donne souvent l’impression d’apporter une réponse alors qu’il ne fait que reformuler ce qui existe déjà.

Le problème n’est pas le style de l’IA

On associe parfois l’AI slop à certaines habitudes d’écriture faciles à repérer, comme les introductions trop générales, les transitions répétitives, les listes interminables, les formules toutes faites ou les conclusions qui résument ce qui vient d’être dit. Ces éléments peuvent effectivement rendre un article artificiel, mais les supprimer ne suffit pas à produire un bon contenu.

Un texte peut être parfaitement naturel et rester vide sur le fond. À l’inverse, un article généré en grande partie par une IA peut apporter beaucoup de valeur s’il repose sur une étude, des données, une expérience, des observations précises ou une véritable prise de position. Le problème n’est donc pas de savoir si l’IA a écrit 20 %, 50 % ou 90 % du texte, mais plutôt de savoir si quelqu’un a réellement réfléchi à ce que l’article devait apporter avant de le publier.

C’est pourquoi la bonne question à se poser n’est pas « Est-ce que ce texte ressemble à du contenu généré par une IA ? », mais plutôt « Est-ce que ce texte mérite réellement d’être lu ? ».

Pourquoi l’IA produit-elle facilement du contenu générique ?

Les IA sont particulièrement efficaces lorsqu’il s’agit de synthétiser des connaissances disponibles en ligne. Si vous demandez par exemple « écris-moi un article sur les avantages de la fidélisation client », l’IA pourra facilement expliquer qu’un client fidèle coûte moins cher à conserver qu’un nouveau client à acquérir, qu’il peut acheter plus souvent, recommander la marque ou contribuer à augmenter la valeur vie client.

Le problème est que ces idées sont déjà présentes dans une quantité considérable d’articles, de formations et de publications. Si votre prompt ne contient rien de spécifique, l’IA va naturellement produire une version moyenne de ce qu’elle connaît déjà sur le sujet. Elle ne peut pas inventer l’expérience que votre entreprise a acquise avec ses clients, les erreurs que vous avez commises, les résultats que vous avez observés ou les conclusions que vous avez tirées d’une réelle situation.

Donnez à l’IA quelque chose qu’elle ne peut pas inventer !

Avant de demander à une IA d’écrire un article, il est utile de se demander ce que vous pouvez lui donner que l’on ne trouve pas immédiatement dans les résultats de recherche. Cela peut être une donnée interne, une enquête, un entretien avec un expert, une expérience menée dans l’entreprise, un retour client, une analyse de plusieurs concurrents ou même un échec qui vous a permis de comprendre quelque chose de nouveau.

Une agence immobilière pourrait par exemple publier un article générique expliquant comment préparer un appartement avant une vente, avec les conseils habituels sur la décoration, les photos ou le rangement. Mais elle pourrait aussi analyser cinquante ventes réalisées au cours des douze derniers mois et montrer que certains travaux ont réellement accéléré la vente tandis que d’autres n’ont presque jamais permis de récupérer leur coût. Le sujet reste le même, mais l’article apporte une information que le lecteur ne peut pas obtenir en demandant une réponse à une IA.

Cette logique fonctionne dans presque tous les secteurs car ce qui donne de la valeur à un contenu ne vient pas uniquement de l’information disponible sur Internet, mais aussi de l’expérience accumulée autour de cette information.

Définissez ce que vous voulez écire avant de rédiger

Une autre cause fréquente de l’AI slop apparaît lorsque l’on demande directement à l’IA de choisir l’angle de l’article. Si vous lui donnez simplement un titre et lui demandez de rédiger 2 000 mots, elle va décider seule des arguments, de l’ordre des idées, des exemples et de la conclusion. Le texte sera probablement cohérent, mais il risque aussi de ne défendre aucune idée.

Avant de commencer, il est donc préférable de définir votre position en une ou deux phrases. Pour cet article, par exemple, l’idée principale est que l’AI slop ne correspond pas au contenu écrit par une intelligence artificielle, mais au contenu publié sans assez de jugement humain, de preuves et de contribution originale.

Cette idée permet ensuite de décider ce qui doit rester dans l’article et ce qui peut être supprimé. Si un paragraphe ne contribue pas à cette démonstration, il devient probablement inutile, même s’il est bien écrit. L’IA peut ensuite aider à développer la réflexion, trouver des contre-arguments ou reformuler certaines idées, mais elle ne devrait pas définir seule la position éditoriale.

Évitez le prompt qui demande directement un article complet

Le prompt « écris-moi un article de blog de 2 000 mots sur ce sujet » est probablement l’un des moyens les plus rapides de produire un texte générique, car l’IA doit prendre toutes les décisions en même temps. Elle choisit ce qu’il faut rechercher, ce qu’il faut expliquer, les exemples à utiliser, le niveau de détail, les arguments importants et la conclusion, puis elle transforme immédiatement tout cela en texte.

Comme le résultat semble déjà terminé, on a ensuite tendance à le corriger légèrement plutôt qu’à remettre en cause les décisions prises au départ.

Une meilleure méthode consiste à séparer le travail en plusieurs étapes. Vous pouvez commencer par discuter du sujet avec l’IA, lui demander quelles questions importantes sont rarement abordées, lui demander de contester votre point de vue ou de trouver ce qui manque dans les articles déjà publiés, puis construire le plan seulement après cette première réflexion. Une fois le plan validé, vous pouvez ajouter les données, les exemples, les sources et seulement ensuite commencer la rédaction.

Cette manière de travailler prend davantage de décisions avant que le texte ne soit produit, ce qui réduit fortement le risque de publier quelque chose qui semble complet sans l’être réellement.

Vérifiez ce que vous affirmez

Les modèles d’IA ont tendance à produire des phrases très affirmatives, même lorsque l’information mérite d’être nuancée ou vérifiée. Cette caractéristique peut devenir problématique lorsqu’un article contient des statistiques, des études, des chiffres ou des affirmations.

Si vous écrivez par exemple qu’un certain comportement augmente le taux de conversion de 30 %, il faut pouvoir expliquer d’où vient ce chiffre. Si vous affirmez qu’une technique améliore la visibilité dans les moteurs de recherche ou dans les réponses des IA, il faut préciser sur quelles données repose cette conclusion. Dans le cas contraire, le lecteur reçoit une affirmation qui semble fiable uniquement parce qu’elle est formulée avec assurance.

Un bon processus éditorial consiste donc à identifier toutes les affirmations importantes avant publication et à les classer entre celles qui reposent sur une source, celles qui proviennent de votre propre expérience et celles qui représentent simplement une hypothèse ou une opinion. Cette distinction améliore non seulement la fiabilité de l’article, mais aussi sa crédibilité.

Une personne doit rester responsable du résultat

L’expression « L'humain dans le context » est souvent utilisée pour expliquer qu’un humain doit intervenir dans un processus basé sur l’IA, mais cette intervention ne devrait pas se limiter à une simple relecture. Pour être réellement utile, la personne ou ici le Copywriter qui valide l’article doit comprendre suffisamment le sujet pour pouvoir remettre en question ce qui a été produit.

La personne doit pouvoir reconnaître qu’un argument manque de preuves, qu’un exemple n’est pas pertinent, qu’une conclusion va trop loin ou qu’une section entière ne mérite finalement pas d’être conservée.

Donc , avant de publier, une question suffit à révéler le niveau de responsabilité éditoriale : seriez-vous prêt à signer cet article et à défendre chacune de ses principales affirmations devant quelqu’un qui connaît très bien le sujet ? Si ce n’est pas le cas, le contenu a probablement encore besoin de travail.

Comment réduire ou éviter l’AI slop ?

Pour réduire le risque de produire du contenu générique, nous recommandons de commencer chaque article par trois éléments : la question précise à laquelle vous souhaitez répondre, le point de vue que vous voulez défendre et la contribution originale que vous pouvez apporter. Cette contribution peut être modeste, mais elle doit exister !

Vous pouvez ensuite utiliser l’IA pour explorer le sujet, trouver des objections, organiser les idées et préparer le plan, puis ajouter vos données, vos exemples, vos expériences et vos sources avant de passer à la rédaction. Une fois le premier brouillon produit, il faut encore supprimer les parties génériques, vérifier les affirmations importantes et s’assurer que chaque section aide réellement le lecteur à comprendre quelque chose.

Enfin, une dernière question permet souvent de savoir si l’article apporte suffisamment de valeur : si quelqu’un donne simplement le titre de votre article à ChatGPT, Gemini, Claude ou une autre IA, obtiendra-t-il pratiquement la même réponse ? Si c’est le cas, votre contenu a probablement encore besoin d’une contribution qui vous appartient réellement.

À l’ère de l’IA, produire du texte n’est plus l’avantage

Pendant longtemps, produire un article demandait du temps, ce qui donnait déjà une certaine valeur au travail de rédaction. Aujourd’hui, cette partie devient beaucoup moins coûteuse grâce aux IA, car produire plusieurs milliers de mots peut prendre quelques minutes.

La valeur se déplace donc ailleurs. Elle se trouve davantage dans les données auxquelles vous avez accès, dans les expériences que vous avez accumulées, dans les questions que vous choisissez de poser, dans votre capacité à interpréter les résultats et dans le point de vue que vous êtes capable de défendre.

Cette évolution est très importante pour les entreprises qui souhaitent être visibles dans les moteurs de recherche, mais aussi dans les réponses de ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity et des autres IA, car publier davantage de contenu ne garantit pas que celui-ci deviendra une source utile. Ce qui compte de plus en plus, c’est la capacité à produire des informations suffisamment claires, fiables et distinctives pour être comprises, reprises et éventuellement citées.

L’IA peut donc participer à toutes les étapes de création d’un article, de la recherche à la rédaction en passant par l’analyse, mais elle ne devrait pas remplacer ce qui donne réellement de la valeur au contenu : la compréhension du sujet, le jugement, les preuves et la contribution propre de l’auteur.

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