Tout ce que votre équipe produit avec l'IA ressemble à ce que font les autres

Pourquoi le travail généré par l'IA finit par se ressembler

Un directeur de création ouvre trente concepts produits par IA et n'arrive à en préférer aucun. Ils sont corrects. Ils sont aussi interchangeables, et surtout, ils ressemblent à ce que l'agence d'en face présentera la semaine prochaine.

Ce n'est pas un problème de prompt. C'est simplement ce que produit la technologie.

Dylan Field, PDG de Figma, l'a expliqué dans Lenny's Podcast en octobre 2025 : ce que l'IA vous donne en premier est générique par définition, parce que c'est la moyenne de tout ce qu'elle a vu. Le dictionnaire Merriam-Webster a d'ailleurs sacré « slop » mot de l'année 2025, en le définissant comme un contenu numérique de faible qualité produit en masse par l'IA. Le terme s'est imposé parce que l'on ressent cette uniformité bien avant de savoir la nommer.

Le problème de la moyenne

Un modèle produit la sortie la plus probable pour un prompt donné. Probable veut dire courant. Et courant veut dire que tout le monde y a droit aussi.

On dispose de recherches sur l'effet de groupe. En 2024, Anil Doshi et Oliver Hauser ont publié dans Science Advances une étude où des auteurs bénéficiaient d'une assistance IA. Les textes assistés ont été jugés plus créatifs que les textes rédigés seuls. Mais dès qu'on les comparait entre eux, ils se ressemblaient beaucoup plus. Meilleurs individuellement. Plus étroits collectivement.

C'est l'arbitrage que fait aujourd'hui chaque équipe sans le voir. La production de chacun s'améliore. Celle de l'entreprise, elle, converge vers celle de toutes les autres.

Pourquoi cela coûte cher

Ce qu'une agence vend, c'est ce qu'un client ne trouve nulle part ailleurs. Ce qui fait une marque, c'est d'être reconnaissable. Un studio de jeu vit d'un style que personne d'autre n'a.

Si l'IA sert à chaque concurrent la même moyenne, le volume produit cesse d'être un facteur de différenciation : tout le monde en a. Ce qui reste, c'est le moment où quelqu'un regarde les trente options et choisit celle qui n'est pas la moyenne. Ou décide de toutes les jeter.

Ce choix, c'était autrefois les cinq dernières minutes d'un projet. C'est désormais l'essentiel de sa valeur.

Le vrai problème : personne ne tranche

Voici la scène. Trente options, toutes correctes, aucune évidente. Chacun a une légère préférence. Personne n'a envie de condamner les vingt-neuf autres. La réunion se termine sur un « laissons décanter », les options partent dans un dossier, et par défaut, c'est la plus prudente qui sort.

Regardez bien ce qui s'est passé. Personne n'a décidé d'être générique. Le générique l'a emporté parce que personne n'a plaidé contre lui.

C'est cela, le goût, en pratique. Pas une humeur. C'est quelqu'un qui regarde trente options viables et qui dit : celle-ci, pour ces raisons, et les vingt-neuf autres sont mortes. Encore faut-il être prêt à tenir cet argument à voix haute.

Les équipes n'ont pas la place pour cet argument

Les options défilent dans un fil Slack, empilées les unes sous les autres : arrivé à la cinquième, vous avez déjà oublié la première. Ou bien elles dorment dans un Drive, un fichier à la fois, comparées de mémoire.

David Kirsh, à UC San Diego, étudie depuis des décennies la manière dont on raisonne avec des objets placés hors de sa tête, et le constat est simple : on pense mieux quand on peut tout voir en même temps, côte à côte. Un fil ne le permet pas. Un dossier non plus.

Résultat, le groupe ne compare jamais vraiment. Chacun réagit tour à tour à ce qui est à l'écran. C'est l'avis le plus fort qui l'emporte, ou la deadline, et six mois plus tard personne ne saurait dire pourquoi le travail a pris cette direction.

Gardez vos outils

Concevez dans Figma. Stockez vos fichiers dans Drive. Suivez le travail dans Jira. Animez vos ateliers dans Miro. Aucun de ces outils n'est fait pour le moment où trente options sont sur la table et où une équipe doit en écarter vingt-neuf.

Ce que nous avons construit

ALLO est un canvas pensé pour ce moment précis. Les options s'affichent côte à côte, avec le brief et les références. Les retours s'attachent à l'élément concerné au lieu de flotter dans un fil. L'équipe voit l'ensemble d'un coup d'œil, débat devant le travail, puis tranche. La décision reste à côté de ce qui l'a justifiée : six mois plus tard, le raisonnement est encore là.

ALLO ne génère pas le travail. Continuez à le produire là où vous le produisez déjà.

Les modèles vont continuer à progresser, et la moyenne qu'ils vous serviront gagnera aussi en qualité. Elle n'en restera pas moins une moyenne. La seule chose qui fera ressembler votre travail au vôtre, c'est que quelqu'un aura choisi.

FAQ

Pourquoi les contenus générés par l'IA se ressemblent-ils tous ? Les modèles renvoient la sortie la plus probable, c'est-à-dire une moyenne de leurs données d'entraînement. Des équipes qui interrogent des modèles similaires de manière similaire obtiennent des résultats similaires. Chez Figma, Dylan Field décrit la première sortie de l'IA comme générique par définition.

L'IA rend-elle les équipes moins créatives ? Individuellement, non. Une étude publiée en 2024 dans Science Advances par Doshi et Hauser a montré que les textes rédigés avec l'aide de l'IA étaient jugés plus créatifs que ceux rédigés sans elle. Mais ces textes se ressemblaient davantage entre eux : la qualité individuelle monte, l'originalité collective baisse.

Comment éviter qu'un travail produit avec l'IA paraisse générique ? Il faut que quelqu'un refuse la moyenne. Concrètement, une personne ou une équipe qui regarde l'ensemble des options en même temps, les compare directement, et s'engage sur celle qui n'est pas la plus sûre, avec des raisons.

Qu'est-ce que le « AI slop » ? Le mot de l'année 2025 selon Merriam-Webster, défini comme un contenu numérique de faible qualité produit en quantité par l'IA. Il désigne un travail techniquement correct et parfaitement oubliable.

ALLO remplace-t-il Figma ou Miro ? Non. Continuez à concevoir dans Figma et à animer vos ateliers dans Miro. ALLO intervient au moment où les options sont comparées et où une direction est choisie, entre la fabrication et la livraison.