Comment LinkedIn décide-t-il quels posts vous montrer parmi les millions publiés chaque jour ? Cette question intrigue de nombreux utilisateurs, confrontés à un fil d'actualité qui semble parfois deviner leurs pensées, et d'autres fois, les surprendre par son manque de pertinence. Dans cet épisode, nous nous penchons sur les rouages complexes de l'algorithme de LinkedIn, en explorant comment la plateforme tente de comprendre le sens profond de chaque publication pour personnaliser l'expérience utilisateur.

L'invité de cet épisode est un document de recherche exceptionnel rédigé par les ingénieurs de LinkedIn, présenté lors de la conférence ACIM-CKM de novembre 2025. Ce document offre une rare transparence sur les méthodes internes de LinkedIn, dévoilant des concepts tels que les post-embeddings et l'apprentissage multitâche. Ces innovations permettent à LinkedIn de transformer chaque publication en une carte d'identité numérique, facilitant ainsi la comparaison et la recommandation de contenu pertinent à une échelle mondiale.

L'épisode explore en profondeur le fonctionnement de l'algorithme de LinkedIn, détaillant comment il utilise des techniques d'apprentissage multitâche pour améliorer la pertinence des posts recommandés. En s'appuyant sur des signaux variés comme les intérêts, les actualités, les hashtags, et les intentions de recherche, LinkedIn a développé un modèle spécialisé, compact mais puissant. Ce modèle, bien que plus petit que les grands modèles généralistes, s'avère être bien plus efficace pour répondre aux besoins spécifiques de LinkedIn. L'épisode conclut sur les implications futures de cette technologie, notamment l'impact potentiel des member embeddings sur le recrutement, la formation, et le networking professionnel.

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Une co-production originale du studio #JNPJ Je Ne Perds Jamais, Patrick DE CARVALHO (voir sur Linkedin) et 72h-podcast.com

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