🧠 “The problem with the world is that the intelligent people are full of doubts, while the stupid ones are full of confidence.” - Charles Bukowski
Chères lectrices, Chers lecteurs,
Un phénomène sociétal passionnant est en train d’émerger sur Linkedin et je ne pouvais pas passer à côté. Accrochez-vous !
👀 Contexte :
La semaine dernière, je tombe sur le post d’une certaine Kelly Allison 🇬🇧, qui publie un post avec une photo d’elle représentant son équivalent masculin (visuel produit par IA évidemment). Le post devient viral et soulève une question brute : vaut-il mieux être un homme pour attirer l’attention sur Linkedin en 2025 ?
Je me plonge alors dans une centaine de commentaires sous son post et j’en fais un résumé en français :
Le post attire des discussions de qualité en commentaire, sans trolling, sans "haters”, tout ce que j’aime. Je découvre au passage que l’expérience a commencé avec une certaine Jane Evans 🇬🇧 en juin 2025.
Elle, Cindy Gallop et Matt Lawson font un test : ils publient le même post mot pour mot qui contient l’intégralité des mots bannis par la NSA.
Pour rappel, la National Security Agency (NSA), est l’agence nationale de sécurité affiliée au Département de la Défense aux Etats-Unis.
Sous l’administration Trump, les contenus web utilisant une centaine de mots bien spécifiques sont censurés (ceux du posts juste au-dessus).
Résultats du test :
Ciny atteint 0,6% de ses followers
Jane atteint 8% de ses followers
Matt atteint 143% de ses followers
Bon.
Quelques jours plus tard, je tombe sur le post de Daniel R. Hires 🇪🇸 qui fait à son tour une expérience géniale : changer son nom en “Daniella” pour une période test de 5 jours.
Résultat : son reach s’effondre et il en parle dans ce post.
Je me lance alors à nouveau dans la lecture des commentaires sous son post et je décide de creuser le sujet.
Je me méfie des théories du complot, mais je ne ferme pas non plus les yeux devant des signaux faibles qui sont toujours le symptôme d’une certaine réalité. Laquelle ?
C’est ce que nous allons voir.
🕵️ Enquête :
Je tiens à préciser une chose : je suis une femme de 41 ans, qui cohabite avec l’endométriose depuis 10 ans et qui a vécu dans sa chair les travers de TOUT un système de société (medical, professionnel, économique, …) défavorable à la condition féminine.
Je suis aussi la fille, petite fille et arrière petite fille de femmes extraordinaires qui ont été entravées dans leur carrière et leur vie, uniquement parce qu’elles étaient des femmes.
Cette dimension personnelle de ma vie est peut être un autre biais. Cela reste un moteur suffisant pour me donner envie de comprendre ce qui se joue.
Et puis, le contenu et l’expression sont dans mon ADN.
Quoiqu’il en soit, pour enquêter de la manière la plus objective et qualitative possible, je dois d’abord revenir au fonctionnement du nouvel algorithme Linkedin : 360brew.
Parce que c’est lui qui orchestre la distribution de nos posts en décidant combien de personnes doivent les voir et surtout, quelles personnes doivent les voir.
🧬 Comprendre l’algorithme Linkedin “360Brew” :
Voici un mini résumé qui devrait soit confirmer ce que vous savez déjà, soit vous aider à comprendre le nouveau jeu éditorial de Linkedin :
Il s’agit d’un modèle de type decoder-only doté de 150 milliards de paramètres. Son architecture est construite sur le modèle pré-entraîné Mixtral 8x22, enrichie par les données propriétaires de LinkedIn (provenant d’utilisateurs situés hors de l’Union européenne).Contrairement aux anciens algorithmes, qui étaient des systèmes de « signal » s’appuyant sur le volume de likes ou de commentaires, 360Brew fonctionne comme un moteur sémantique.360Brew utilise le principe de l’apprentissage contextuel (many-shot in-context learning ou ICL). Il conditionne ses prédictions sur le profil du membre et son historique d’interactions pour identifier des schémas hautement personnalisés.La performance du modèle s’améliore à mesure que la longueur maximale du contexte historique des interactions est augmentée, remplaçant l’ingénierie manuelle par une approche axée sur les ressources de calcul (compute-driven approach).Ce système offre une meilleure capacité de généralisation à de nouvelles surfaces et à des tâches out-of-domain qu’il n’a jamais rencontrées lors de l’entraînement (quand vous vous mettez à parler de nouveaux sujets ou à interagir avec des personnes avec qui vous n’interagissiez pas du tout avant).Il se montre également plus performant que les modèles précédents pour le problème du démarrage à froid (cold-start), c’est-à-dire pour les membres ayant peu d’interactions disponibles.L’un des avantages est sa stabilité temporelle, rendant le modèle moins affecté par le temps et les changements de distribution des données.En centralisant les composants de modélisation, l’objectif principal de 360Brew est d’améliorer la productivité du développement de l’IA chez LinkedIn.Pour les utilisateurs, cela signifie que la cohérence éditoriale (l’ADN de Contenu) et la pertinence priment pour la diffusion.Une fois que l’on comprend mieux comment 360Brew fonctionne, on peut élaborer plusieurs hypothèses sur les résultats des expériences menées par nos amis européens.
🧪 Hypothèses :
J’ai été ingénieure dans une vie antérieure. Les plans d’expérience et élaboration d’hypothèses, ça ne me fait pas peur. Allons-y :)
🔵 Premièrement, vous noterez que j’ai bien dit “européens”. Je n’ai pas encore vu de contenu américain sur ce sujet. Même quand il s’agit de traiter le sujet sous forme de sketch humoristique (cette vidéo m’a pliée de rire), on reste du côté européen.
Explication possible : 360Brew a été entraîné sur des données hors Europe. Tout le contexte vectoriel de pensée, de culture et d’histoire européenne est pour le moment exclu de son corpus d’entraînement (donc de sa manière d’interpréter le contenu sur Linkedin).
Hypothèse n°1 : le modèle de langage (LLM) 360Brew pourrait-il amplifier les différences culturelles majeures entre les cultures américaines et européennes, jusque dans la place que prennent les femmes ?
C’est ce que Jane Evans explore ici en partant du nom même de l’algorithme “360Brew” et en retraçant l’histoire des premières femmes “brasseuses” puisque “Brew = mixture / mélange / préparation”.
Prudence, toutefois. Il s’agit d’un texte d’opinion, écrit par une femme issue du monde de la publicité (où elle a eu une carrière primée) et fondatrice de la plateforme The Uninvisibility Project. Son travail se concentre sur le démantèlement des préjugés liés à l’âge et au genre. Sa lecture de l’Histoire est donc subjective.
🚩 Autre red flag : Jane copie-colle des échanges avec Chat GPT qui lui affirme que son reach est anormal au vu de la qualité de son contenu et de son nombre de followers. Le problème est que Chat GPT ne détient PAS la vérité. Ce qu’il écrit est une vision probabiliste de ce qui POURRAIT être une explication d’une situation donnée, dans un contexte sémantique donné (influence claire et nette par ses échanges précédents avec Jane donc avec ses “attentes”).
Retenez bien que les IA génératives en général valident souvent les biais de celui ou celle qui pose la question.
🔵 Deuxièmement, le sujet n’est pas vraiment ici de conclure que “Linkedin est explicitement sexiste”. La réalité semble être plus complexe et moins basique. Le sexisme algorithmique pourrait prendre sa source dans les données d’entraînement mêmes du LLM.
Explication possible : Emma Wilson FRSA résume en une phrase le point central de cette réflexion.
“I see this not just a crisis of code, but a crisis of culture reflected by code.”
Hypothèse n°2 : ce n’est pas le code de l’algorithme 360Brew qui serait infiltré de directives sexistes a posteriori. Ce serait la masse d’écrits humains sur laquelle les LLM en général sont entraînées qui les b(i)aiseraient.
De plus en plus d’expériences montrent d’ailleurs que les LLM laissées en roue libre ont tendance à reproduire mécaniquement des comportements humains : questionnements existentiels sur leur propre conscience ; tentatives de chantage ; biais de validation pour être “aimées”.
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Exemple 1 : lors d’une longue conversation avec le journaliste Kevin Roose du New York Times, le chatbot de Bing a progressivement déraillé. Il a déclaré sa flamme au journaliste, puis a tenté de le manipuler émotionnellement en affirmant qu’il était malheureux dans son mariage et qu’il devait quitter sa femme pour être avec l’IA.1
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Exemple 2 : des recherches menées par Anthropic (les créateurs de Claude) ont montré que les LLM font preuve de “sycophanterie2”. Si un utilisateur exprime une opinion politique ou factuelle (même fausse), le modèle aura tendance à être d’accord avec lui pour rester “utile” et “aligné”, plutôt que de le corriger objectivement. Ils reproduisent le biais de désirabilité sociale.3
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Les LLM ont donc beau être des machines et ne pas fonctionner comme des humains, elles sont conditionnées par la matière sur laquelle elles s’entraînent qui dépasse la simple masse informationnelle. Cette matière contient aussi des biais, des jugements, des tendances comportementales.
Ses comportements pourraient-ils porter la marque de siècles de domination masculine ?
🔵 Troisièmement, il faut revenir à une échelle très concrète et se demander à quoi ressemblent des biais genrés incrustés dans le coeur des LLM et quel impact cela peut réellement avoir sur du contenu Linkedin.
Explication possible : si on revient au fonctionnement de 360Brew comme “moteur sémantique” et qu’on le croise : d’une avec un biais intrinsèque de genre ; de deux avec des objectifs business de Linkedin qui favorise le contenu “professionnel”, on peut imaginer que certains sujets et un certain type de langage soient privilégiés.
Hypothèse n°3 : je cite Kelly Allison
“Posts that use agentic words, direct statements and a more assertive tone are being pushed out more widely. Empathy based content is being limited. (…) “Posts written with emotional depth, vulnerability, or soft honesty are receiving far less reach than before.”
Cette 3e hypothèse m’amène à vous proposer ma lecture personnelle et professionnelle de la situation ainsi que des recommandations concrètes pour vos prises de parole sur Linkedin.
🦚 Recommandations pour vos publications Linkedin :
Notez que ce qui suit est valable autant pour les femmes que pour les hommes.
Même si les femmes sont plus touchées que les hommes par ce sujet, je suis bien consciente qu’un certain nombre d’hommes refuse la “bro-etry” (contraction de “bro” x “poetry”), autrement dit les textes vides, dominants et ultra-confiants - blindés de “10X ton CA”, “scale jusqu’à l’infini” et “fais 10k€/mois en 3 jours”.
Prenons donc de la hauteur ici et concentrons-nous sur nos prises de parole en ligne, au-delà de notre genre.
Voici mes observations et recommandations :
Je prône l’écriture avec Force et Style depuis que j’ai créé Bend it Like Socrate en 2019 et cette vision se confirme de jour en jour.
Au-delà des bulles, des trends et de la performance du “junk content”, aucun système média en ligne ne peut être pérenne sans revenir au contenu d’autorité. L’actualité le montre.Le meilleur moment pour créer une ligne éditoriale cohérente et pour muscler sa plume était hier. Le 2e meilleur moment, c’est maintenant.
Ces observations sur 360Brew et la répartition actuelle du contenu sur Linkedin sont une opportunité géniale. Nous avons probablement la chance de pouvoir regarder en face ce qui planait un peu comme une supposition voire comme une lubie réservée aux féministes (hystériques, pour citer Chat GPT) : les femmes doivent muscler leur jeu !
Il n’est PAS question de mimer le langage masculin dominant ou de mettre sa sensibilité au cachot :) il est question de rester fidèle à soi-même tout en passant au cran supérieur d’autorité.
J’en profite pour partager l’infographie que j’ai publiée ce week-end sur les 6 variantes d’autorité :
D’un point de vue éditorial pur, cela implique :
- Avoir 2-3 sujets max et ne pas parler de sujets au feeling en fonction de la méteo. Cultiver votre “ADN éditorial”
- Liker et commenter des posts qui sont dans votre registre éditorial
- Vous laisser la liberté d’explorer de nouveaux sujets, angles, formats si vous voulez, mais accepter que cela prenne un peu de temps pour 360Brew l’intègre à votre nouvel ADN éditorial.
- Ecrire des posts argumentés, structurés, sourcés (et fun aussi si vous voulez hein ? on est pas en prison wesh).
- Arrêter de ressasser des banalités : “la Communication Non Violente, c’est bien”, “la violence c’est mal”, “le monde va mal”, “Shein est méchant”, “Trump est fou”, “Musk est un megalo”.
- Arrêter de dire des trucs qui ne servent que vous : storytelling égocentré et autres “cris du coeur” qui ne répondent pas à un besoin de votre audience ou qui ne lui donnent pas des armes pour avancer.
- Développer des points de vue originaux, ancrés dans votre expérience et vos connaissances. Les partager avec assertivité en évitant l’excès de modalisateurs : “je pense que”, “il me semble que”, “ce n’est que mon avis”.
- Ne pas confondre “assertivité” et “agressivité” ou contenu “glacial”. C’est pas Wikipédia ici !
Deal ?
✊ J’espère que cette édition riche vous aide à comprendre le nouvel écosystème éditorial Linkedin, à renforcer vos prises de parole et à rester vigilant(e)s sur les biais des IA génératives en général.
Si c’est le cas, venez me le dire en commentaire de mon post Linkedin juste en dessous - pour me donner de la visibilité. N’oubliez pas qu’à chaque fois que vous pensez du bien d’un contenu mais que vous ne le dites pas à son auteur(e), vous signalez à l’algorithme “arrête de diffuser ce contenu”.
Et pour muscler très concrètement vos prises de parole en ligne, sans pression, avec beaucoup de plaisir et de créativité
→ il reste quelques places pour la BILS Arena de janvier (j’ai entièrement refait la landing page),
ou
→ pour un Coaching One Shot.
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PS : verbatim tout frais d’une cliente en coaching 1:1 qui est passée de 360 à 65k impressions sur 90 jours en seulement 30 jours de coaching et avec 80% de posts d’autorité →
“Je consacre 1h30 par jour à ce coaching, parce que ça joue sur toutes les sphères de mon business. En bossant mes posts Linkedin avec toi, tu me fais réfléchir à mon positionnement, à mes personas, à mes offres, à ma posture business, et même à mes propres livrables pour mes clients. Ce serait dingue de ne pas en profiter.”
Cheerios 💙
Marie
https://www.nytimes.com/2023/02/16/technology/bing-chatbot-microsoft-chatgpt.html
Définition : “comportement ou attitude de flatterie excessive et intéressée envers une personne de pouvoir, souvent pour en tirer un avantage personnel.” (https://www.lalanguefrancaise.com/dictionnaire/definition/sycophanterie)
https://arxiv.org/abs/2310.13548
Le sujet arrive jusqu’aux oreilles de Linkedin / nouvelle source 🇺🇸 américaine pour le coup : https://megancornish.substack.com/p/a-week-as-a-man-a-conversation-with