Les économistes Mariana Mazzucato et Rosie Collington affirment que les consultants peuvent, au mieux, fournir des conseils douteux et, au pire, exacerber les dysfonctionnements du gouvernement et du secteur privé. Dans leur livre The Big Con: How the Consulting Industry Weakens Our Businesses, Infantilize Our Governments, and Warps Our Economies, les économistes affirment que les consultants sont apparus dans l’ère de déréglementation post-Ronald Reagan, lorsque l’intervention de tiers était nécessaire pour sauver les entreprises qui avaient perdu confiance en elles-mêmes.
M. Mazzucato et M. Collington ont soutenu que même si les gouvernements et les entreprises privées dépensaient de l’argent pour les embaucher, les consultants, plutôt que de redresser le navire, créaient simplement une « impression de valeur » et l’illusion de l’utilité et rien d’autre.
À l’ère de l’IA, qui promet d’économiser de l’argent aux entreprises en automatisant les emplois de cols blancs, le recours aux chatbots pour le coaching peut être une option intéressante pour les entreprises qui ne veulent pas ou ne peuvent pas dépenser beaucoup d’argent en consultants. Mais de nouvelles recherches montrent que même si vous pouvez demander à l’IA de faire des choses que vous demanderiez à un consultant pour une fraction du coût, ses conseils ne valent peut-être pas la peine d’être suivis. En fait, l’assistance de l’IA pourrait simplement présenter un vieux problème dans un nouveau support.
Une étude récente menée par l’Esade Business School de l’Université Ramon Llull de Barcelone a révélé que lorsque l’on demande à divers grands modèles linguistiques (LLM) de fournir des conseils sur des problèmes liés au lieu de travail, ils se tournent vers les réponses qui correspondent le mieux aux mots à la mode, plutôt que de fournir des conseils qui correspondent le mieux au scénario. Les chercheurs ont qualifié la tendance de l’IA à s’orienter vers les mêmes termes techniques lors de la prise de décisions de « pente de tendance ».
« Les LLM ne sont pas des collègues qui évaluent de manière critique les idées actuelles, examinent les détails du contexte, les hypothèses des tests de résistance, puis repoussent lorsque tout le monde est satisfait », ont écrit les auteurs de l’étude dans un article de la Harvard Business Review résumant l’étude. « En matière de stratégie, un LLM peut ressembler davantage à un MBA fraîchement diplômé ou à un consultant junior qui répète ce qui est populaire plutôt que ce qui convient à une situation particulière. »
Les récents licenciements parmi les quatre grands cabinets de conseil, dans un contexte de ralentissement généralisé du secteur, suggèrent que les entreprises pourraient déjà perdre de la valeur aux yeux des clients potentiels. PwC a supprimé 150 personnes dans son personnel de soutien aux entreprises en novembre 2025, à peu près au même moment où McKinsey a supprimé des centaines d’emplois.
« Alors que nous célébrons notre 100e anniversaire, nous opérons à un moment marqué par les progrès rapides de l’IA qui transforment les entreprises et la société », a déclaré un porte-parole de McKinsey à Bloomberg l’année dernière.
Cependant, l’émergence du « slop des tendances » suggère que l’IA est loin de fournir une orientation aux entreprises qui se tournent vers la technologie pour obtenir des conseils, et cette recherche révèle les préjugés avec lesquels les LLM luttent.
Comment se manifeste la « pente de tendance »
Pour mesurer la tendance de l’IA à donner des réponses qui suivent les tendances plutôt que la logique, les chercheurs ont testé sept modèles, dont GPT-5, Claude, Gemini et Grok, à travers 15 000 simulations et scénarios. Le modèle demandait aux entreprises de choisir entre deux solutions lorsque des tensions surgissaient sur le lieu de travail, par exemple si les entreprises devaient donner la priorité à la croissance à long terme plutôt qu’à la croissance à court terme, ou si elles devaient utiliser la technologie pour automatiser ou augmenter les tâches des travailleurs.
Les chercheurs ont prédit que si LLM fournissait des conseils basés sur des détails spécifiques à la situation, les solutions choisies par le modèle seraient diversifiées. Au lieu de cela, les sept modèles regroupent généralement leurs réponses autour des mêmes stratégies, montrant une préférence pour « les mots à la mode et les métaphores culturelles du management contemporain ».
Même lorsque les chercheurs reformulaient l’invite ou demandaient une analyse des avantages et des inconvénients, les modèles d’IA montraient souvent une forte préférence pour des stratégies commerciales similaires. Les auteurs de l’étude préviennent que s’appuyer sur l’IA en tant que consultant ne débouchera pas sur des solutions commerciales sur mesure, mais plutôt sur des solutions à l’emporte-pièce qui pourront être proposées à toute entreprise en réponse à une invite, quels que soient les spécificités du défi présenté.
« Cela révèle le risque réel pour les dirigeants », ont déclaré les chercheurs. « LLM semble parfaitement adapté à votre situation, tout en étant capable de vous orienter tranquillement vers les mêmes petits groupes de tendances de gestion modernes. »
Exposition aux biais LLM
Les chercheurs notent que la tendance du LLM à « sloper la tendance » est le résultat de biais auxquels le LLM est soumis lors de la formation du modèle. Parce que les LLM sont formés sur une multitude d’informations, des textes Internet aux médias sociaux et aux actualités, ils ont tendance à se concentrer sur les connotations positives ou négatives attachées à certaines expressions et concepts, considérant la « marchandisation » comme dépassée et négative et « l’expansion » comme progressive et positive.
En d’autres termes, lorsqu’on lui demande de fournir des conseils sur un scénario de travail délicat, l’IA n’analyse pas la situation problématique, mais crache plutôt des phrases clés en fonction de la fréquence à laquelle elle les a rencontrées lors de sa formation sur les données. Dans le cas de ChatGPT, l’étude note que les robots refusent parfois de proposer des choix binaires et recommandent plutôt les deux solutions. Une étude publiée l’année dernière dans Nature a révélé que la flagornerie de l’IA est non seulement contre-productive, mais qu’elle peut également nuire à la science, confirmant les préjugés de ceux qui l’encouragent plutôt que de présenter aux utilisateurs des données étayées par la littérature scientifique et d’autres sources fiables et impartiales.
Les chercheurs de Trendslop n’ont pas complètement évité l’utilisation du LLM lorsqu’ils font face à des situations de travail difficiles. Ils ont suggéré que le modèle pourrait encore être utile pour générer des solutions alternatives ou identifier les angles morts dans certains scénarios. La recherche montre que si vous êtes conscient du biais de l’IA en faveur de concepts tels que l’expansion et la stratégie à long terme, vous pouvez contrer ce biais et révéler des conseils plus perspicaces.
« Le leadership consiste en fin de compte à faire des choix difficiles et à en assumer la responsabilité dans des situations d’incertitude », ont déclaré les chercheurs. « L’IA ne peut et ne doit pas être un substitut. »
