Depuis plusieurs années, LinkedIn cherche à affiner son fil d’actualité pour répondre aux attentes des professionnels. Entre les contenus sponsorisés, les publications virales et l’automatisation des interactions, la plateforme s’est parfois éloignée de sa promesse de favoriser des échanges utiles et crédibles.
Mais avec une nouvelle mise à jour de son algorithme, le réseau social annonce vouloir revenir à l’essentiel : des conversations authentiques, pertinentes et alignées avec les intérêts réels des utilisateurs…
Un algorithme dopé aux modèles de langage
Au coeur de cette évolution, LinkedIn ajoute un système de recommandation basé sur des LLM, avec l’objectif de mieux comprendre le contenu des publications et de relier les intérêts aux utilisateurs.
Concrètement, la plateforme remplace plusieurs systèmes de recommandation par un modèle unifié capable d’analyser le sens des publications grâce à l’intelligence artificielle. Cette approche devrait permettre de faire émerger des contenus liés à un intérêt, même lorsqu’ils utilisent des terminologies différentes.
Par exemple, un utilisateur intéressé par le marketing pourrait désormais voir apparaître des contenus sur les dernières tendances dans le GEO ou dans la publicité. Autrement dit, le fil d’actualité ne se contente plus de refléter un réseau, il anticipe des centres d’intérêt.
La phase de classement repose ensuite sur un modèle séquentiel qui analyse les comportements passés, comme les likes, les commentaires, le temps de lecture ou, plus généralement, les interactions. LinkedIn peut ainsi détecter l’évolution des intérêts et adapter les recommandations en temps réel.
Moins d’engagement artificiel, et plus de contenu de fond…
Au delà de la technologie, LinkedIn s’attaque frontalement à certaines pratiques trompeuses devenues courantes sur la plateforme.
Les outils d’automatisation des commentaires, les pods d’engagement et même certaines extensions tierces sont désormais dans le viseur pour limiter les interactions artificielles qui nuisent à la qualité des échanges.
Dans la même logique, la plateforme prévoit de réduire la visibilité des contenus jugés peu qualitatifs, comme les publications qui incitent à commenter de façon artificielle comme « Commentez PDF pour recevoir le guide« , les contenus recyclés sans réelle valeur ajoutée, ou encore les associations trompeuses entre un texte et une vidéo.
À l’inverse, les messages qui apportent une expertise, une analyse ou un retour d’expérience devraient bénéficier d’une meilleure distribution, y compris en dehors du réseau direct de l’auteur.
Enfin, LinkedIn teste également une fonctionnalité d' »Interest Picker » pour les nouveaux inscrits. Ce système devrait permettre de sélectionner des thématiques dès l’inscription afin de personnaliser plus rapidement le fil d’actualité. Une manière de pallier le manque de données initiales et d’améliorer l’expérience dès les premiers usages…
