LinkedIn bride son outil d’écriture et traque l’« AI slop »

LinkedIn ajoute une option de signalement nommée « Seems like AI slop ». Les utilisateurs la trouvent dans le menu à trois points d’une publication. Ce menu permet déjà d’enregistrer ou de partager un contenu. La nouvelle option vise les publications que les membres pensent générées par une IA. LinkedIn a aussi remplacé « Enhance Your Post », son outil d’écriture assistée. Le nouvel outil se limite désormais à la relecture. Ces deux changements sont présentés par Mike Kaput, Chief Content Officer de SmarterX, comme un signal adressé aux audiences professionnelles. Selon son analyse publiée le 12 août 2026, ces audiences recherchent des textes et des voix authentiques. L’article source est disponible sur Marketing AI Institute.

Le signalement devient une donnée privée visible par le créateur dans son tableau de bord analytique. LinkedIn prévoit de l’informer lorsque des membres jugent une publication « inauthentique ». La plateforme suit ces signalements. Elle indique que ces données contribueront progressivement à la manière dont les contenus seront présentés et classés. La source ne précise pas encore la pondération de ce signal dans le classement. Mike Kaput en déduit qu’un usage trop important de l’IA pour rédiger des publications ou des commentaires mérite un réexamen. Il oppose la génération de contenu à faible effort aux idées, expériences et opinions propres à une marque. Cette distinction concerne directement les équipes marketing qui publient régulièrement sur LinkedIn.

LinkedIn suit les signaux d’authenticité

Mike Kaput recommande d’abord un audit des publications diffusées pendant les trente derniers jours. L’équipe doit rechercher une idée humaine qu’une personne ayant son expérience pouvait réellement formuler. Si un texte pourrait convenir à n’importe quelle entreprise, il faut le retravailler selon cette recommandation. La source propose ensuite de déplacer l’IA du rôle d’auteur vers celui d’éditeur. Les rédacteurs commencent par leurs propres idées, même sous forme de notes imparfaites. L’outil peut ensuite organiser, resserrer et polir le texte. LinkedIn positionne son nouvel outil de cette manière. La réflexion reste humaine, tandis que la production devient plus rapide, selon l’analyse de Mike Kaput.

La spécificité compte également dans les éléments utilisés pour construire une publication. Mike Kaput cite les données réelles de l’entreprise, les résultats obtenus chez des clients et les opinions sincères sur le secteur. L’IA peut rédiger autour de ces éléments, mais ceux-ci doivent venir de l’équipe. Il recommande aussi un document partagé consacré à la voix de la marque. Ce document rassemble ses points de vue, ses thèmes récurrents et ses prises de position distinctives. Il sert ensuite de contexte lors du travail avec des outils d’IA. La source présente cette méthode comme un moyen de développer la production sans perdre les caractéristiques qui rendent une marque intéressante à suivre.

Les interactions dépassent les impressions

Les indicateurs changent aussi dans la lecture des performances. Mike Kaput considère les commentaires et les partages comme des signaux de résonance réelle. Il estime que les impressions seules ne fournissent pas la même indication. Cette distinction intervient alors que LinkedIn suit des signaux liés à l’authenticité des contenus. La recommandation consiste donc à observer les réactions suscitées plutôt que la seule portée affichée. La source ne fournit aucun seuil de commentaires, de partages ou de signalements. Elle ne décrit pas non plus de modification chiffrée du classement. Les prochaines actions proposées restent éditoriales : auditer les trente derniers jours, écrire les idées initiales et utiliser l’IA pour les finaliser. Pour écouter l’épisode 230, la source renvoie vers The Artificial Intelligence Show. Pour aller plus loin, consultez notre guide sur les usages de l’IA en marketing digital pour PME.