Alors que les contenus générés par l'IA continuent de se propager sur Internet, LinkedIn déploie de nouveaux outils pour aider les utilisateurs à identifier et signaler les publications de faible qualité produites par l'IA sur sa plateforme.

Jeudi, le réseau professionnel a lancé un bouton « Seems like AI slop », accessible via le menu d'options d'une publication. Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs de signaler les contenus qu'ils estiment de faible qualité ou trop dépendants de la génération par IA. L'initiative est remarquable pour une plateforme dont la proposition de valeur repose sur la confiance professionnelle et l'interaction authentique liée à la carrière, où les publications stéréotypées générées par l'IA risquent d'éroder l'engagement des utilisateurs au fil du temps.

« Le slop est difficile à définir et la définition évolue ; cela nous permet d'affiner nos modèles et de proposer de meilleurs fils d'actualité », a déclaré Hari Srinivasan, directeur produit de LinkedIn, dans une publication annonçant la fonctionnalité.

LinkedIn supprime également son outil « enhance your post », qu'il remplace par une fonction de relecture conçue pour corriger les publications sans modifier la voix de l'utilisateur. L'entreprise renforce parallèlement ses systèmes de vérification des profils et des pages.

En matière de détection de bots, Srinivasan a indiqué que LinkedIn identifie et bloque désormais des centaines de milliers de tentatives de commentaires automatisés de type slop chaque jour. La plateforme a également empêché « des milliards d'autres tentatives d'automatisation (publication à grande échelle, slop) au cours des deux derniers mois seulement », a-t-il écrit.

Srinivasan a reconnu que l'utilisation de l'IA n'est pas intrinsèquement problématique, notant que de nombreuses personnes l'utilisent pour affiner leur écriture. Le nouvel outil alertera également les utilisateurs lorsque leurs propres publications semblent « inauthentiques ».

« Le AI slop est une priorité absolue pour nous tous. Nous y tenons vraiment », a déclaré Srinivasan.

Ces nouvelles mesures interviennent dans un contexte de prolifération des contenus rédigés par l'IA en ligne depuis la sortie de ChatGPT en 2022. Une étude récente menée par l'outil de détection de texte IA Pangram a révélé que 40 % des publications longues et 30 % des publications courtes sur LinkedIn étaient signalées comme entièrement générées par l'IA. Ces outils de détection ont été confrontés à des problèmes d'exactitude documentés, notamment des faux positifs et des contournements par des modèles plus récents, ce qui explique en partie pourquoi des plateformes comme LinkedIn complètent la détection automatisée par le signalement participatif des utilisateurs.

Contacté pour commentaire, un porte-parole de LinkedIn a renvoyé Fortune vers la publication publique de Srinivasan.

Réponse plus large de l'industrie aux contenus IA

D'autres plateformes prennent également des mesures pour traiter les contenus générés par l'IA, et leurs réactions divergent fortement. Snapchat a annoncé vendredi qu'il ne recommanderait plus les vidéos entièrement générées par l'IA via sa fonctionnalité Spotlight, qui met en avant les contenus des utilisateurs sur l'ensemble de l'application. La restriction ne s'appliquera pas aux vidéos modifiées ou améliorées à l'aide des propres outils créatifs IA de Snapchat, bien que celles-ci comporteront des indicateurs de transparence.

« À mesure que les contenus de faible qualité, répétitifs et générés par l'IA deviennent de plus en plus courants sur Internet, nous voulons que Spotlight reste un endroit où les gens peuvent découvrir une créativité authentique issue de personnes réelles », a déclaré Snapchat dans un communiqué.

Meta, en revanche, a adopté les contenus générés par l'IA en développant sa propre famille de modèles de médias génératifs. Plus tôt ce mois-ci, la société mère de Facebook et Instagram a lancé Muse Image, qui crée des images générées par l'IA à partir de références « incluant des personnes, des objets, des vêtements, des styles et des environnements ».

Parallèlement à Muse Image, Meta a publié un aperçu de Muse Video, permettant aux utilisateurs de produire des vidéos générées par l'IA. Les images créées avec Muse Image intègrent un système de filigrane invisible appelé « Content Seal » permettant de les identifier même si elles sont recadrées, redimensionnées ou capturées par screenshot. Meta prévoit d'étendre Content Seal à Muse Video dans un avenir proche.

Lors de la conférence sur les résultats du deuxième trimestre de Meta, le PDG Mark Zuckerberg a déclaré que Muse Image et Muse Video « élargiraient considérablement l'univers des contenus que les gens peuvent découvrir sur notre plateforme ».

« Cela va rendre nos services beaucoup plus utiles et engageants pour les gens », a ajouté Zuckerberg lors de ses remarques préparées.

Ces approches divergentes interviennent alors que les régulateurs se penchent également sur la question. La loi sur l'IA de l'Union européenne, dont la mise en œuvre par phases a débuté en 2025, impose des obligations de transparence exigeant des fournisseurs de systèmes d'IA qu'ils étiquettent certains contenus générés par l'IA, ajoutant une dimension de conformité aux choix que les plateformes opèrent actuellement en matière de détection, d'étiquetage et de filigrane.

Cet article a été initialement publié sur Fortune.com.