Un matin d’automne, Léa ouvre son compte LinkedIn comme elle le fait chaque jour. Consultante indépendante, elle y partage des réflexions sur le travail à distance, y échange avec des collègues et y recrute parfois des partenaires. Rien de bien extraordinaire. Mais ce jour-là, un post attire son attention : *« LinkedIn utilise vos données pour entraîner ses IA »*.

Au début, elle croit à une rumeur. Encore une de ces tempêtes numériques qui s’évanouissent aussi vite qu’elles éclatent. Puis elle lit plus attentivement : le réseau professionnel de Microsoft admet effectivement utiliser certaines données publiques — les profils, les publications, les interactions visibles — pour nourrir ses modèles d’intelligence artificielle.

### **De la mise en relation à la collecte invisible**

Depuis sa création, LinkedIn se présente comme une vitrine professionnelle : un espace où chacun peut exposer son parcours, ses compétences, ses ambitions. En échange, la plateforme promet visibilité, opportunités et réseau. Mais derrière cette promesse, un autre marché s’est peu à peu installé : celui des données.

Chaque clic, chaque mise à jour de poste, chaque mot-clé devient une pièce d’un immense puzzle comportemental. Ce puzzle, jusqu’ici utilisé pour cibler des offres d’emploi ou des publicités, se retrouve désormais au cœur de quelque chose de beaucoup plus vaste : **l’entraînement des intelligences artificielles**.

Microsoft, maison mère de LinkedIn, investit des milliards dans l’IA. Or, pour qu’une IA apprenne, il lui faut une matière première : les mots, les textes, les interactions humaines. Et LinkedIn en regorge.

### **La ligne floue entre le “public” et le “privé”**

Techniquement, LinkedIn affirme ne collecter que les informations *publiques*. Mais qu’est-ce que cela signifie vraiment ? Léa n’a jamais donné son accord explicite pour que ses publications servent à entraîner des algorithmes de génération de texte. Elle les a partagées pour échanger avec des pairs, pas pour devenir une donnée parmi des millions d’autres.

C’est là que le malaise grandit.
Les utilisateurs découvrent que la frontière entre ce qu’ils publient volontairement et ce qui peut être *réutilisé* s’estompe. Dans les conditions d’utilisation, tout est mentionné — quelque part, en petits caractères. Mais rares sont ceux qui lisent jusqu’à la dernière ligne.

### **Le choc du consentement absent**

Les réactions ne se font pas attendre : des posts indignés envahissent la plateforme même.
« On n’est pas des cobayes ! » écrit un utilisateur.
« Nos profils sont devenus des datasets », dénonce une autre.

Ce qui choque, ce n’est pas seulement l’usage, mais la **manière** dont il a été introduit : sans consultation, sans transparence, presque à bas bruit.

Les défenseurs du projet rétorquent que l’IA ne “lit” pas nos données comme un humain. Qu’elle analyse des tendances, pas des personnes. Que tout est anonymisé.
Mais cette défense sonne creux pour beaucoup : anonymiser ne supprime pas la question éthique. À partir du moment où nos mots, nos idées, nos réflexions alimentent un système dont nous ne maîtrisons ni les usages ni les bénéfices, une part de notre autonomie numérique s’érode.

### **Une affaire de confiance**

LinkedIn n’est pas la première plateforme à faire face à cette controverse. Reddit, X (ex-Twitter) et même Meta ont adopté des politiques similaires, justifiant ces pratiques par la nécessité d’améliorer leurs modèles d’IA.
Mais LinkedIn occupe une place particulière : il s’agit du **réseau professionnel par excellence**. Ici, les utilisateurs partagent des informations sensibles — leur parcours, leur entreprise, leurs compétences — souvent avec leur vrai nom.

La relation de confiance entre l’utilisateur et la plateforme est donc essentielle. Et c’est justement cette confiance qui vacille.

### **Léa et le dilemme numérique**

Quelques jours plus tard, Léa se rend dans les paramètres de confidentialité.
Elle découvre, cachée dans une section sobrement intitulée « Utilisation des données pour l’IA », une mention : « Nous pouvons utiliser vos informations publiques pour améliorer nos produits et services, y compris les technologies d’intelligence artificielle. »

Il existe bien une option d’exclusion, mais difficile à trouver. Léa la décoche, sans savoir si cela changera vraiment quelque chose.
Elle ressent un mélange de soulagement et de résignation.

Car au fond, la question dépasse LinkedIn. Elle touche à une réalité plus vaste : **dans l’ère de l’intelligence artificielle, nos données sont devenues la nouvelle énergie**, le carburant invisible qui alimente des machines toujours plus puissantes.

### **Vers une prise de conscience collective**

L’affaire LinkedIn agit comme un électrochoc. Elle révèle à quel point le consentement numérique reste un concept fragile, souvent illusoire. Elle invite chacun à repenser ce qu’il partage en ligne, mais aussi à exiger des plateformes une vraie transparence.

Les régulateurs européens, via le RGPD, commencent à se saisir du sujet. Certains experts appellent à créer un **« droit à l’exclusion des IA »**, un cadre légal obligeant les entreprises à obtenir un consentement explicite avant toute utilisation des données à des fins d’entraînement algorithmique.

Mais pour l’instant, la balle reste surtout dans le camp des utilisateurs — ceux qui, comme Léa, naviguent entre pragmatisme et inquiétude, entre le besoin de visibilité et la peur d’être instrumentalisés.

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### ** Entre progrès et perte de contrôle**

L’IA promet des avancées spectaculaires. Elle transforme nos métiers, nos outils, nos manières de communiquer. Mais elle pose une question fondamentale : **qui possède les données qui la nourrissent ?**

LinkedIn n’est peut-être qu’un exemple parmi d’autres, mais il symbolise un tournant.
Dans cette ère où chaque mot que nous tapons peut devenir une donnée d’apprentissage, la véritable ressource n’est plus la technologie, mais la **confiance**.
Et cette confiance, aujourd’hui, semble s’effriter à mesure que les algorithmes se renforcent.

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Voici les risques autour de l’utilisation des données des utilisateurs par LinkedIn (et d’autres plateformes) pour l’IA

## **1. Atteinte à la vie privée et au consentement**

Même si LinkedIn affirme n’utiliser que des données “publiques”, cela ne signifie pas que les utilisateurs ont **consenti explicitement** à cet usage.

* Les informations partagées à des fins professionnelles (CV, publications, commentaires) peuvent être **réutilisées hors contexte**.
* Le consentement est souvent implicite, enfoui dans les conditions d’utilisation.
* L’utilisateur **perd le contrôle** sur ce qu’il partage : il ne sait pas exactement **comment ni par qui** ses données seront exploitées.

➡️ *Exemple concret :* ton texte sur la gestion d’équipe pourrait servir à entraîner une IA d’entreprise sans que tu le saches, ni que ton nom y soit associé.

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## **2. Profilage et reconstitution d’identité**

L’agrégation massive des données permet aux IA d’identifier des **schémas comportementaux et professionnels** :

* Les algorithmes peuvent déduire des informations sensibles (habitudes de travail, orientation politique, situation financière, etc.) à partir de simples interactions.
* Ces profils peuvent être utilisés pour **le ciblage commercial**, **le recrutement automatisé**, voire **l’évaluation de performance** dans certains contextes.

➡️ *Risque :* un recruteur ou un système d’IA pourrait juger ton profil ou ton style d’écriture sans ton accord.

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## **3. Appropriation intellectuelle et perte de la valeur de ton contenu**

Les textes, publications et commentaires des utilisateurs servent de **matière première** à l’entraînement de modèles d’intelligence artificielle.

* Tes contributions (même originales ou expertes) peuvent **être intégrées à des IA génératives** qui, ensuite, produiront du contenu similaire sans mentionner leur source.
* Cela pose une question d’**éthique et de propriété intellectuelle** : tu deviens fournisseur involontaire de savoir gratuit.

➡️ *Exemple :* une IA générative pourrait reformuler ou réutiliser tes analyses dans un contexte commercial sans te citer.

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## **4. Risque de réidentification**

Même si LinkedIn ou Microsoft annoncent que les données sont “anonymisées”, des études montrent qu’il est souvent possible de **réidentifier des individus** à partir de fragments de données combinées.

* Les publications, les dates d’emploi ou les noms d’entreprises peuvent suffire à **retrouver une personne réelle**.
* Cela peut exposer à du **harcèlement**, du **doxing** (divulgation d’infos perso) ou du **recrutement non sollicité**.

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## **5. Érosion de la confiance numérique**

Chaque nouvelle utilisation non transparente des données creuse le fossé entre utilisateurs et plateformes.

* Les professionnels peuvent **se censurer**, publier moins, ou quitter la plateforme.
* Cela nuit à la qualité du réseau et à la diversité des échanges.

➡️ *Risque collectif :* LinkedIn perd son rôle de réseau professionnel ouvert, et les utilisateurs deviennent méfiants ou silencieux.

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## **6. Exploitation commerciale asymétrique**

Les utilisateurs fournissent la matière (leurs données), mais **ne bénéficient pas** des revenus générés par les IA entraînées sur ces données.

* Les plateformes en tirent un profit direct (via les produits IA, la publicité ou les abonnements premium).
* Les utilisateurs, eux, deviennent **des ressources gratuites** sans contrepartie.

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## **7. Sécurité des données à long terme**

Une fois intégrées dans des modèles d’IA, les données ne peuvent pas toujours être **effacées**.

* Même si tu supprimes ton compte, l’empreinte de tes données peut subsister dans les systèmes d’apprentissage.
* Cela entre en tension avec le **droit à l’oubli**, garanti par le RGPD.

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**Exemples concrets** et **projections** permettant de bien mesurer les conséquences réelles (et à venir) de cette collecte de données par LinkedIn et les IA associées.
Voici une série d’illustrations **réalistes, plausibles et documentées**, suivies de **projections futures** si la tendance se poursuit.

## 💼 **1. Exemple actuel : ton profil devient un “modèle” de compétence**

Un consultant publie régulièrement des analyses sur la transformation digitale. Ses posts sont publics, bien écrits et souvent partagés.
👉 Ces textes peuvent être intégrés (sans qu’il le sache) dans des ensembles de données qui servent à **entraîner une IA professionnelle** de rédaction ou de recrutement.
Résultat : une IA générative pourrait ensuite **produire des articles ou des messages LinkedIn similaires au sien**, imitant son ton et sa structure — sans jamais le créditer.

📍 *Projection 2026 :* les entreprises paieront pour des outils d’IA “experts en communication LinkedIn”, entraînés sur des millions de publications d’utilisateurs. Ces contenus originaux deviendront des modèles commerciaux... sans rémunération pour leurs auteurs.

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## 🔍 **2. Exemple : profilage algorithmique dans le recrutement**

LinkedIn est déjà utilisé pour **le tri automatisé des candidatures**. En combinant ces données avec des modèles d’IA, une entreprise pourrait prédire les “traits de personnalité” d’un candidat à partir de son profil, de son vocabulaire ou de son historique de publications.

➡️ *Risque concret :*
Une IA pourrait écarter un profil jugé “instable” ou “non aligné culturellement” simplement parce qu’elle a repéré des posts critiques sur le management — sans intervention humaine.

📍 *Projection 2027 :* des recruteurs utilisent des IA pour “noter” automatiquement les profils selon leur probabilité de succès dans une entreprise, créant des **discriminations invisibles** et difficilement contestables.

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## ✍️ **3. Exemple : appropriation intellectuelle déguisée**

Imaginons une chercheuse en RH qui publie des posts détaillant sa méthode d’évaluation des compétences.
Quelques mois plus tard, une IA professionnelle (issue d’un modèle Microsoft ou OpenAI) reprend des formulations et des idées très proches dans un produit commercial.

➡️ *Risque :* sa méthode devient une fonctionnalité d’un logiciel RH, sans reconnaissance ni rémunération.

📍 *Projection 2028 :* les IA intègrent massivement du contenu “crowdsourcé” depuis LinkedIn, Reddit ou Medium. Les créateurs deviennent **fournisseurs involontaires de savoir**, pendant que les entreprises vendent des outils basés sur leurs contributions.

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## 🧠 **4. Exemple : inférences comportementales non désirées**

Une IA peut déduire plus que ce que l’utilisateur pense partager.
➡️ Par exemple :

* Un rythme de publication irrégulier peut être interprété comme un “manque de disponibilité”.
* Un enchaînement de changements de poste peut être lu comme un “instinct d’instabilité”.
* Le ton ou la fréquence des commentaires peut servir à classer les utilisateurs selon leur “influence sociale”.

📍 *Projection 2026-2030 :* ces données comportementales nourrissent des **scores de réputation professionnelle** invisibles, que certaines entreprises ou plateformes utilisent pour classer les candidats, partenaires ou clients potentiels.

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## 💰 **5. Exemple : création de produits IA entraînés sur les utilisateurs**

Microsoft développe des outils d’IA intégrés à LinkedIn Learning ou à Microsoft 365 Copilot.
➡️ Les modèles peuvent s’inspirer des tendances, expressions et structures de pensée des utilisateurs LinkedIn pour proposer des conseils personnalisés (“Voici comment rédiger une offre d’emploi efficace”).

📍 *Projection 2030 :*
Les modèles d’IA deviennent si performants qu’ils proposent des stratégies RH, des analyses de marché ou des lettres de motivation entières, **entraînées sur les contenus des utilisateurs** — mais commercialisées sous licence Microsoft.
Les utilisateurs deviennent littéralement la **matière première** de produits IA vendus à d’autres professionnels.

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## 🔒 **6. Exemple : difficulté d’effacement ou de contrôle**

Un utilisateur décide de supprimer son compte LinkedIn.
➡️ Problème : ses anciens posts, déjà utilisés pour l’entraînement de modèles, ne peuvent pas être “désappris” par ces IA.
Les traces textuelles persistent dans les modèles, parfois indéfiniment.

📍 *Projection 2029 :* même avec le droit à l’oubli renforcé, la récupération complète des données dans les modèles devient quasi impossible. Les régulateurs européens devront imposer des **procédures d’“oubli algorithmique”**, très coûteuses à mettre en œuvre.

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## 🌍 **7. Projection sociétale globale : le paradoxe de la transparence**

À long terme, la généralisation de ces pratiques pourrait produire un **effet de censure douce** :

* Les utilisateurs partagent moins d’analyses authentiques, de peur d’être copiés ou profilés.
* Les publications deviennent plus neutres, plus polies, moins spontanées.
* Le réseau perd de sa valeur humaine et se transforme en vitrine aseptisée.

En parallèle, les grandes entreprises technologiques accumulent des quantités massives de données textuelles qui leur donnent un **avantage compétitif durable**.
Les utilisateurs, eux, deviennent invisibles dans la chaîne de valeur de l’intelligence artificielle.
