Le réseau social professionnel de Microsoft déploie un système de détection du “AI slop” avec un taux de précision revendiqué de 94%, qui répond à une crise de valeur. Si les fils d’actualité se remplissent de ce type de contenus, l’engagement chute, la confiance s’érode, et la plateforme perd son utilité différenciante face à d’autres réseaux sociaux.
Depuis l’avènement grand public des modèles de langage en 2023, LinkedIn est devenu le terrain de jeu privilégié de posts de “leadership d’opinion” générés en quelques secondes et recyclés à l’infini, mais aussi de commentaires qui présentent des signes évidents de génération automatique. Le réseau professionnel, déjà gangrené depuis longtemps par l’autopromotion poussée à l’outrance, s’inquiète de ce phénomène qui croît à vitesse éclair car il abaisse encore un peu plus la qualité de ses contenus.
“Il est tout à fait acceptable d’utiliser l’IA pour vous aider à écrire, mais vos publications et commentaires doivent refléter votre voix et vos points de vue. La véritable valeur ajoutée réside dans l’humain qui se cache derrière l’outil”, promeut Laura Lorenzetti, vice-présidente Produit de LinkedIn. En conséquence, le réseau social va réduire la visibilité des contenus qu’il qualifie de génériques, recyclés ou dépourvus d’authenticité.
Un algorithme de détection et la vérification des membres
Le mécanisme déployé par LinkedIn repose sur une collaboration entre ses équipes d’ingénierie et sa cellule éditoriale interne. Ils ont codéveloppé un système “capable de détecter une génération par IA et d’apprendre au fil du temps en identifiant les contenus apportant perspective, contexte ou expertise, ainsi que les contenus génériques ou répétitifs, même s’ils paraissent soignés en surface“.
Le taux revendiqué de détection lors des tests initiaux est de 94%. A noter que les publications jugées problématiques ne seront pas supprimées, elles verront simplement leur diffusion bridée avec moins de recommandations vers des utilisateurs extérieurs au réseau direct de l’auteur.
En complément, LinkedIn a aussi décidé de faire le ménage dans les faux profils qui prolifèrent sur la plateforme. Le réseau professionnel mise sur son système de vérification, et assure aux membres qu’ils peuvent “filtrer parmi nos plus de 100 millions de membres vérifiés, et ce, presque partout où vous interagissez avec des personnes sur LinkedIn : consultations de profils, candidatures à des emplois, et maintenant commentaires et conversations dans le fil d’actualité“.
LinkedIn vend l’IA d’une main et la combat de l’autre
Malgré le caractère vertueux de la démarche, LinkedIn entretient tout de même un paradoxe. Son éditeur de publications intègre en effet un bouton “Réécrire avec l’IA“ mis en avant dans l’interface. Des suggestions de formulations sont proposées lors de la rédaction de profils. L’IA est donc présente nativement et promue dans la palteforme. Dès lors, comment l’outil va-t-il pouvoir faire le distinguo entre un contenu original et un autre “qui semble soigné en surface, mais qui manque cruellement de perspective ou de substance“ ?
D’autant plus qu’en novembre dernier, la plateforme a discrètement mis à jour ses conditions d’utilisation pour les membres européens, s’arrogeant, au nom de “l’intérêt légitime“, le droit d’utiliser les données publiques de ses utilisateurs pour entraîner ses propres modèles d’IA générative. Profils, publications, commentaires, recommandations : tout est potentiellement mobilisable, sauf les messages privés. Microsoft, maison-mère de LinkedIn, a suivi une logique similaire avec GitHub Copilot en mars 2026 en permettant l’exploitation de ses données pour améliorer ses modèles.
Source : usine-digitale.fr
