LinkedIn favorise-t-il les profils masculins ?

L’enquête crowdsourcée sur les potentiels biais sexistes de LinkedIn continue. Courant novembre, pour tenter d’objectiver la visibilité que LinkedIn donne aux publications selon le genre de leurs autrices et auteurs, un groupe d’internautes a lancé une expérience : modifier leur nom -Simone Bonnett, par exemple, est devenue Simon E-, voire adapter le genre indiqué à LinkedIn depuis les paramètres du profil.

Certaines femmes ont aussi adapté la présentation de leur profil pour les rendre plus « masculines » ou « bro-coded », parfois à l’aide de modèles génératifs. En pratique, explique la communicante Megan Cornish, autrice d’une publication devenue virale sur le sujet, il s’agit notamment de choisir des mots orientés sur l’action dans le monde économique, comme « dynamiser », « transformer » ou « accélérer ». Un vocabulaire très inhabituel pour Megan Cornish, dont l’expertise concerne la santé mentale, un domaine où le langage est plus souvent « compris comme « féminin », car anglé sur la collaboration, le soin, et moins agressif ».

Au bout d’à peine une semaine, plusieurs femmes ont rapporté des hausses de l’engagement autour de leurs publications :+ 1 600 % de vues de profils,+ 1 300 % d’impressions pour le compte de la consultante en réseaux sociaux Simone Bonnett ;+ 116 % impressions sur celui de l’autrice et entrepreneuse féministe Felice Ayling,+ 244 % impressions pour l’investisseuse Jo Dalton. Des hommes ayant « féminisé » leur profil pour tester la logique inverse ont rapporté des chutes d'impressions. Les débats ont pris une telle ampleur que Megan Cornish a obtenu quelques réponses de la directrice mondiale de l’équipe éditoriale de LinkedIn, Laura Lorenzetti Soper.

Le double système de diffusion de contenu de LinkedIn

Il ne s’agit pas de la première enquête citoyenne de ce type. Cet été, un groupe d’utilisatrices et utilisateurs, principalement anglophones, menaient de premières expérimentations sur le sujet. Depuis des profils féminins et masculins choisis pour présenter une variété de tailles de communautés (des hommes et des femmes très suivis, d’autres possédant de plus petits comptes) postaient le même message et la même image à la même heure, puis, au bout de 72 heures, collectaient les données d’exposition des publications.

Les premiers résultats obtenus convainquaient les initiatrices de ce projet, dont les entrepreneuses Jane Evans et Cindy Gallop, de continuer leurs tests à plus large échelle.

• Sexiste, LinkedIn ? Des internautes tentent de craquer le fonctionnement de l’algorithme

Megan Cornish, elle, a commencé ses expérimentations dans son coin, après avoir vu son reach chuter drastiquement au fil de l’année. Auprès de Next, la consultante en stratégie de contenu Émilie Houdou expliquait en septembre que les outils de recommandations de LinkedIn s’appuient principalement sur deux dynamiques : un système observe la réaction des contacts dans les premières 90 minutes (à Megan Cornish, Laura Lorenzetti Soper précise même : au cours de la « première heure »), et un autre, plus affinitaire, promeut les publications en fonction des intérêts des internautes.

Émilie Houdou précisait que, courant 2025, « les deux systèmes ont beaucoup bougé ». Parmi ses clients, indépendamment du genre, elle constatait que certains profils avaient vu leur reach « divisé par deux ».

LinkedIn réfute utiliser le genre comme signal

Dans le monde anglophone, les expérimentations de Megan Cornish, Simone Bennett et d’autres ont animé tellement de discussions que la responsable sécurité de l’IA, vie privée et gouvernance de LinkedIn, Sakshi Jain, a publié un article dédié au sujet.

Megan Cornish a par ailleurs obtenu un entretien avec la directrice mondiale de l’équipe éditoriale de LinkedIn, Laura Lorenzetti Soper. Parmi les éléments principaux de cette conversation, que la première rapporte dans une newsletter, la directrice exécutive de Linkedin déclare : « nous n’utilisons pas le genre comme élément de hiérarchisation [ranking, ndlr] ».

Cela ne signifie évidemment pas que LinkedIn n’ait pas notion du genre des usagers. Dans son propre centre d’aide, l’entreprise indique :

« LinkedIn peut déduire votre âge et votre sexe d’après les informations de votre profil. Par exemple, nous pouvons déduire votre sexe d’après votre prénom ou les pronoms utilisés lorsque d’autres personnes recommandent vos compétences. Nous pouvons déduire votre âge d’après l’année à laquelle vous avez obtenu un diplôme. (…) Nous utilisons l’âge et le sexe déduits afin de fournir des informations agrégées sur les audiences LinkedIn pour les membres de LinkedIn, nos clients et nos partenaires, et de personnaliser le contenu tel que les publicités. Vous pouvez désactiver ce ciblage dans vos préférences. Nous utilisons ces informations agrégées pour mener des études de recherche et développement concernant, par exemple, l’équité et la diversité des services. »

Ce dernier élément est d’ailleurs cité par Laura Lorenzetti Soper : outre le genre, l’entreprise teste aussi l’équité (fairness check) en fonction de la couleur de peau aux États-Unis. La directrice éditoriale de la plateforme précise par ailleurs que les grands modèles de langage ne sont pas utilisés pour des tâches de hiérarchisation, mais plutôt pour des logiques de classification des publications, du côté des équipes de modération. À la question « utilisez-vous des termes propres au monde des affaires, ou le ton assertif (c’est-à-dire plutôt masculins) comme signaux positifs ? », Laura Lorenzetti Soper répond encore : « non ».

La cadre de LinkedIn admet en revanche que l’entreprise constate, elle aussi, un nombre important d’utilisateurs et utilisatrices rapportant des chutes de reach sur le courant de la dernière année. La « production globale de l’écosystème a augmenté », indique-t-elle, ce qui pourrait provoquer une compétition croissante pour la visibilité, donc des statistiques de vues en baisse.

L’insoluble question des biais indirects

Dans sa newsletter, Megan Cornish remercie par ailleurs – ironiquement – les hommes lui ayant envoyé des commentaires, voire des mails, pour lui souligner qu’il « n’existe pas de bouton secret pour faire taire les femmes ». S’ils s’arrêtent à cette idée, estime-t-elle, « peut-être ne [sont-ils] pas prêts pour la conversation » concernant les biais indirects susceptibles de se retrouver dans les systèmes informatiques aux dépens de leurs constructeurs.

Et de détailler, en prenant l’exemple de son domaine d’expertise : « Les femmes et les domaines relationnels, comme la santé mentale, sont invités à s'adapter à un système qui, que ce soit sur le plan culturel ou algorithmique, est calibré sur une vision étroite de ce que signifie « affaires » [business]. Même si la machine est neutre vis-à-vis du genre en tant que variable, elle n'est pas neutre vis-à-vis des modèles qui profitent aux personnes qui correspondent déjà à la norme. »

Or, quand bien même LinkedIn distribuerait les publications de manière strictement égale, « si la culture dit : « Je prends les hommes plus au sérieux en tant que voix du monde des affaires », alors les femmes sont perdantes bien avant que l'algorithme n'entre en jeu. » Autrement dit, les usages en ligne ne feront que reproduire des inégalités présentes hors ligne, et le public participera directement à la sur-promotion de certains profils au détriment d’autres.

En définitive, l’entrepreneuse appelle la plateforme à opérer une forme de « transparence radicale là où c’est possible », mais aussi à faire de l’espace « pour les industries relationnelles ». En d’autres termes, elle demande à ce que LinkedIn offre plus de souplesse pour les industries et personnes dont le mode de communication le plus courant ne correspond pas aux canons très business et très orientés productivité devenus si fréquents, sur le réseau professionnel, que des comptes entiers sont dédiés à s’en moquer (mais plutôt depuis X ou Facebook).

Dans la même logique, et toujours en réaction aux expérimentations des dernières semaines, des internautes ont créé une pétition pour demander plus de visibilité sur le fonctionnement du réseau social professionnel. Entre autres requêtes, le texte formule celles d’un « processus formel pour expliquer toute chute inexpliquée du reach », de « transparence sur la manière dont les publications sont catégorisées et hiérarchisées » ou encore d’un « audit indépendant de l’algorithme et de son impact sur les voix marginalisées ».