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All in.

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De : Patrick DE CARVALHO
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À propos de ce contenu audio

En avril 2004, alors que je n’ai jamais cherché d’emploi de ma vie, je m’inscris sur LinkedIn par curiosité et passion de la Tech. Vingt ans plus tard, ce réseau est devenu la plateforme incontournable pour le business, la visibilité professionnelle et la croissance B2B.


Aujourd’hui, LinkedIn n’est plus un simple carnet d’adresses ou un outil RH. C’est un média à part entière, un levier de prospection, de marketing, de contenu, de recrutement et d’influence.


🎙️ Le podcast All In vous dévoile tout ce que vous devez savoir pour tirer pleinement parti de LinkedIn :

  • comprendre ses algorithmes,
  • optimiser votre profil et vos publications,
  • maîtriser le social selling,
  • construire une marque personnelle puissante,
  • et développer votre réseau pour créer des opportunités concrètes.


Au programme :

des analyses claires, des conseils pratiques, des retours d’expérience, et des interviews hors-série avec les meilleurs experts et influenceurs LinkedIn.


Que vous soyez entrepreneur, dirigeant, marketeur, recruteur ou indépendant : LinkedIn est votre terrain de jeu. Et ce podcast vous apprend à en maîtriser les règles.


Alors bienvenue sur All in, le podcast qui explique tout sur Linkedin.


PS : Le saviez-vous ?

Le 1er jour LinkedIn c'est 350 connexions. A la fin mai 2003 seulement 4500 membres. En 2025, près de 1,5 milliards de membres.


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Ce podcast est une création originale de Patrick de Carvalho. Réalisation par le studio de production « Je ne perds jamais » et 72h-podcast.com


https://jeneperdsjamais.com

https://patrickdecarvalho.com

https://72HeuresChrono.com


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Ce Podcast n'appartient pas et n'est pas affilié à LinkedIn Corporation. LinkedIn, le logo LinkedIn, le logo IN et InMail sont des marques déposées par LinkedIn Corporation.

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Patrick DE CARVALHO - Je Ne Perds Jamais Economie Marketing et ventes
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    Épisodes
    • Les 25 métiers en pleine expansion aux USA

      Les 25 métiers en pleine expansion aux USA
      Jan 5 2026

      Dans un monde de plus en plus dominé par l'intelligence artificielle, est-ce que tous les chemins professionnels mènent inévitablement à la tech ?


      Cet épisode de podcast se penche sur cette question brûlante en analysant la nouvelle liste des 25 métiers en forte croissance aux États-Unis, publiée par LinkedIn News.


      L'objectif est de découvrir les surprises et les paradoxes qui se cachent derrière ces tendances, tout en offrant des perspectives claires sur un marché du travail en pleine mutation.


      L'épisode accueille un invité qui apporte son expertise sur le sujet. Bien que son identité ne soit pas explicitement mentionnée dans la transcription, il semble être un analyste ou un expert en emploi et technologie, capable de décortiquer les données et d'expliquer les implications profondes de ces nouvelles tendances professionnelles. Son analyse met en lumière l'importance croissante de l'expérience et de la stratégie, au-delà des simples compétences techniques.


      Au cœur de la discussion, l'épisode explore comment l'intelligence artificielle façonne non seulement de nouveaux métiers, mais également un écosystème complet qui nécessite une variété de compétences et de profils. De l'ingénieur en IA à l'annotateur de données, chaque rôle joue un rôle crucial dans cette révolution. Parallèlement, une autre tendance émerge : l'entrepreneuriat en plein essor, symbolisant une quête d'autonomie et de flexibilité. Ces évolutions montrent que le marché du travail est en train de se redéfinir, où l'impact personnel et la polyvalence des compétences deviennent les véritables moteurs de succès.

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      Une co-production originale du studio #JNPJ Je Ne Perds Jamais, Patrick DE CARVALHO (voir sur Linkedin) et 72h-podcast.com


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      12 min
    • Les secrets de l’algorithme de recommandation expliqués

      Les secrets de l’algorithme de recommandation expliqués
      Dec 29 2025

      Comment LinkedIn décide-t-il quels posts vous montrer parmi les millions publiés chaque jour ? Cette question intrigue de nombreux utilisateurs, confrontés à un fil d'actualité qui semble parfois deviner leurs pensées, et d'autres fois, les surprendre par son manque de pertinence. Dans cet épisode, nous nous penchons sur les rouages complexes de l'algorithme de LinkedIn, en explorant comment la plateforme tente de comprendre le sens profond de chaque publication pour personnaliser l'expérience utilisateur.


      L'invité de cet épisode est un document de recherche exceptionnel rédigé par les ingénieurs de LinkedIn, présenté lors de la conférence ACIM-CKM de novembre 2025. Ce document offre une rare transparence sur les méthodes internes de LinkedIn, dévoilant des concepts tels que les post-embeddings et l'apprentissage multitâche. Ces innovations permettent à LinkedIn de transformer chaque publication en une carte d'identité numérique, facilitant ainsi la comparaison et la recommandation de contenu pertinent à une échelle mondiale.


      L'épisode explore en profondeur le fonctionnement de l'algorithme de LinkedIn, détaillant comment il utilise des techniques d'apprentissage multitâche pour améliorer la pertinence des posts recommandés. En s'appuyant sur des signaux variés comme les intérêts, les actualités, les hashtags, et les intentions de recherche, LinkedIn a développé un modèle spécialisé, compact mais puissant. Ce modèle, bien que plus petit que les grands modèles généralistes, s'avère être bien plus efficace pour répondre aux besoins spécifiques de LinkedIn. L'épisode conclut sur les implications futures de cette technologie, notamment l'impact potentiel des member embeddings sur le recrutement, la formation, et le networking professionnel.

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      Une co-production originale du studio #JNPJ Je Ne Perds Jamais, Patrick DE CARVALHO (voir sur Linkedin) et 72h-podcast.com


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      13 min
    • Nouvelle fonctionnalité de recherche Linkedin avec IA

      Nouvelle fonctionnalité de recherche Linkedin avec IA
      Nov 14 2025
      Comment LinkedIn a-t-il surmonté le défi colossal de déployer une IA générative à grande échelle ?Dans cet épisode, nous explorons les coulisses de LinkedIn et leur parcours pour intégrer une IA générative à leur plateforme. Pourquoi un processus qui semble si simple a-t-il été décrit comme lent et brutal par l'équipe de LinkedIn ? La réponse réside dans les défis techniques liés à l'ingénierie à très grande échelle. L'épisode nous guide à travers les étapes cruciales de ce projet, en commençant par la transition d'une recherche par mots-clés à une recherche sémantique, où l'IA comprend le contexte et l'intention derrière les requêtes des utilisateurs.🚀 Déploiement de l’IA générative : un défi colossal LinkedIn a relevé le défi d’intégrer une IA générative à grande échelle pour sa vaste base d’utilisateurs. Ce processus, bien que pragmatique et optimisé, a nécessité de surmonter de nombreux obstacles techniques.🔍 De la recherche par mots-clés à la compréhension sémantique La transition de la recherche par mots-clés à une recherche sémantique a transformé l’interaction des utilisateurs avec la plateforme. L’IA ne se contente plus de chercher des mots spécifiques, mais comprend l’intention et le contexte des requêtes.📈 Échelle exponentielle et défis techniques Le passage de la gestion de millions à des milliards de profils a présenté des défis techniques majeurs. Les solutions adaptées à des millions d’entrées ne fonctionnent pas nécessairement à l’échelle d’un milliard, nécessitant une réévaluation complète.📚 La recette du succès : processus et optimisation Le succès réside dans une méthode éprouvée, analogue à un livre de recettes. Un modèle IA volumineux est utilisé pour générer une vaste base de données, puis optimisé par distillation pour créer un modèle plus petit et rapide, prêt pour la production.✂️ Optimisation : élagage et résumé Pour rendre le modèle IA plus efficace, LinkedIn a réduit sa taille de moitié par élagage, tout en maintenant une précision élevée. De plus, une IA auxiliaire résume les informations, réduisant la taille des données d’entrée par un facteur de 20.⚡ Vitesse de traitement multipliée par 10 Grâce à ces optimisations, la vitesse de traitement a été décuplée, permettant un déploiement réussi de la recherche sémantique à l’ensemble des membres de LinkedIn.🧭 Philosophie pragmatique : améliorer les outils fondamentaux Contrairement à la tendance de l’industrie vers des agents IA autonomes, LinkedIn s’est concentré sur l’amélioration des outils fondamentaux. Un agent IA, aussi intelligent soit-il, est inefficace avec de mauvais outils.🔑 Leçons apprises : pragmatique, codification, optimisation Trois leçons clés se dégagent : être pragmatique en résolvant un problème à la fois, codifier les succès pour les reproduire, et optimiser continuellement chaque étape pour des gains significatifs. Cette approche pourrait résoudre d’autres défis perçus comme impossibles.0:00:00 - Introduction à la recherche sémantique de LinkedIn0:00:22 - Transition de la recherche par mots-clés à la compréhension naturelle0:01:00 - Défi de grande échelle0:01:73 - Le défi du passage à l'échelle de milliards d'utilisateurs0:02:124 - L'échec initial et l'importance de se concentrer0:02:144 - La métaphore du livre de recettes0:03:161 - Méthode de distillation des modèles d'IA0:03:203 - Optimisation et élagage du modèle0:04:242 - Réduction de la taille des données d'entrée0:04:276 - Impact des optimisations : multiplication par 10 de la vitesse de traitement0:04:295 - Philosophie de LinkedIn : amélioration des outils fondamentaux0:05:317 - Trois leçons à retenir et conclusion---Une co-production originale du studio #JNPJ Je Ne Perds Jamais, Patrick DE CARVALHO (voir sur Linkedin) et 72h-podcast.comhttps://jeneperdsjamais.comhttps://patrickdecarvalho.comhttps://72h-podcast.com---Ce Podcast n'appartient pas et n'est pas affilié à LinkedIn Corporation. LinkedIn, le logo LinkedIn, le logo IN et InMail sont des marques déposées par LinkedIn Corporation. Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
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      6 min
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