LinkedIn va bientôt entraîner des modèles d'IA à partir des données des utilisateurs européens et prévient qu'elle va élargir le type de données qu'elle partage avec Microsoft

Le vernis est séduisant : LinkedIn promet une expérience enrichie, des suggestions de contenu plus pertinentes, une personnalisation accrue. Mais derrière ce discours marketing se cache une réalité bien plus brutale : à partir du 3 novembre 2025, les données des utilisateurs européens vont alimenter les modèles d’intelligence artificielle de la plateforme, qu’ils le veuillent ou non. L’entreprise invoque le « légitime intérêt » pour justifier cette démarche, tout en offrant une possibilité d’opt-out. Mais derrière cette décision, se cachent de lourds enjeux juridiques, technologiques et sociétaux qui pourraient bien redessiner l’équilibre fragile entre innovation et protection des données personnelles.

LinkedIn n’en est pas à son premier essai. En 2024, le réseau social professionnel avait déjà tenté d’intégrer les données européennes dans ses pipelines d’entraînement, avant de reculer face aux critiques et aux risques réglementaires. Cette fois-ci, la plateforme — propriété de Microsoft — revient avec une stratégie plus cadrée : informer explicitement les utilisateurs, se reposer sur le cadre du RGPD via la base juridique du « légitime intérêt », et proposer un mécanisme d’opposition dans les paramètres de confidentialité.

Concrètement, les données concernées incluront les informations de profil (formation, expérience, compétences), les publications (articles, commentaires, posts), les CV déposés ou sauvegardés, ainsi que les réponses aux questions lors de candidatures. LinkedIn insiste sur un point : les messages privés, les données financières et les informations d’identification sensible ne sont pas intégrés dans ce dispositif.

LinkedIn vante la possibilité pour chacun de refuser que ses données soient utilisées pour l’entraînement. Mais soyons lucides : combien d’utilisateurs prendront réellement le temps de fouiller dans les paramètres pour décocher une case obscure ? Le choix par défaut est déjà un parti pris : inclusion automatique, exclusion manuelle. Autrement dit, une stratégie qui joue sur l’inertie et la méconnaissance des utilisateurs.

Pire encore, LinkedIn prévient que les données déjà utilisées resteront dans les modèles existants. Le soi-disant « droit d’opposition » n’a donc aucune portée rétroactive. En clair, une fois que vos informations sont passées dans la moulinette algorithmique, elles ne vous appartiennent plus.

En effet, la société précise que l’opt-out s’appliquera uniquement aux futures utilisations. Les modèles déjà entraînés avec des données historiques ne seront pas « désappris ». En d’autres termes, il n’existe pas de bouton magique pour effacer l’empreinte numérique déjà absorbée par l’IA.


Le « légitime intérêt » : un fondement fragile ?

Le légitime intérêt est l'une des six bases légales du RGPD qui permet de traiter des données personnelles sans le consentement de la personne concernée, sous réserve que l'intérêt du responsable du traitement soit licite et proportionné par rapport aux droits et libertés fondamentaux des individus. Pour être valide, ce traitement doit passer un triple test : un test d'objectif (l'intérêt est-il légitime ?), un test de nécessité (le traitement est-il vraiment nécessaire ?) et un test d'équilibre (les droits des personnes prévalent-ils ?), tout en informant les personnes concernées sur la collecte de leurs données

Le recours au légitime intérêt comme base légale est à la fois audacieux et risqué. Le RGPD prévoit que ce principe peut justifier certains traitements sans consentement explicite, à condition qu’ils soient proportionnés, nécessaires et équilibrés face aux droits des personnes.

Or, l’entraînement de modèles d’IA générative à partir de millions de profils soulève plusieurs critiques. D’abord, la notion de proportionnalité : peut-on vraiment considérer que la valeur ajoutée pour LinkedIn justifie le risque accru de réidentification ou de dérive des usages ? Ensuite, la question de la transparence : la majorité des utilisateurs saura-t-elle comment et pourquoi leurs données sont exploitées ? Enfin, le consentement...