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All in.

All in.

著者： Patrick DE CARVALHO
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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.

Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Patrick DE CARVALHO - Je Ne Perds Jamais マーケティング マーケティング・セールス 経済学
エピソード
  • 20 % des profils LinkedIn réécrivent leur passé : l’étude Stanford qui dérange

    20 % des profils LinkedIn réécrivent leur passé : l’étude Stanford qui dérange
    2026/08/02
    Nous avons inventé une machine à voyager dans le temps, et elle sert à réécrire notre historique professionnel à la vue de tous. Cet épisode décrypte deux articles d’Inc.com : la révision permanente des profils LinkedIn d’un côté, l’obsession de la mesure appliquée au corps avec Whoop de l’autre. Même logique, celle de l’optimisation continue de soi.Chapitres00:00:00 - La machine à réécrire son passé professionnel 00:00:34 - Stanford : près de 30 millions de profils analysés00:00:59 - 19,7 % modifient des postes déjà quittés 00:01:19 - L’IA en hausse, le télétravail et la DEI en baisse 00:01:47 - Adaptation stratégique ou tromperie généralisée ?00:02:33 - Le recadrage plutôt que l’invention pure00:03:04 - Du logiciel au physique : Whoop devient décacorne00:03:38 - Marketing d’élite et investisseurs stars00:03:59 - Huit ouvertures d’application par jour 00:04:39 - Assistants ou réalisateurs de notre existence ?Ce que révèle l’étude Menée avec Revelio Labs, l’analyse porte sur 29 448 000 profils LinkedIn. On imagine ces pages comme des archives figées. La réalité est bien plus fluide : 19,7 % des utilisateurs modifient rétroactivement la description de postes qu’ils ont déjà quittés.Le timing est révélateur, ces changements interviennent juste avant un changement d’employeur. Le contenu suit les tendances du marché à la lettre. Depuis 2022, ajout massif du mot-clé intelligence artificielle sur d’anciennes expériences, et diminution nette des mentions liées au télétravail ou aux politiques de diversité et d’inclusion. L’étude relève aussi un pic d’usage d’outils génératifs pour rédiger les profils, surtout chez les diplômés de MBA moins bien classés.Tromperie ou compétence de survie Du point de vue des logiciels de tri de CV, les ATS, ce n’est pas un défaut : ces systèmes filtrent par mot-clé.Hemingway disait que la seule forme d’écriture est la réécriture, même si comparer un prix Nobel à un cadre qui s’invente une expertise en IA pour contourner un algorithme reste discutable. La nuance tient au recadrage plutôt qu’à l’invention : un chef de projet qui utilisait des outils statistiques basiques en 2018 et rebaptise cela analyse de données prédictives évite surtout d’être éliminé par un robot avant toute lecture humaine. La révision permanente devient une compétence de survie.Quand l’optimisation se tourne vers le corps Une fois l’avatar numérique optimisé, l’obsession de la métrique se retourne vers la biologie. Whoop vient de franchir le cap de la décacorne, startup valorisée à plus de 10 milliards de dollars, après une levée de 575 millions en série G, septième tour de table majeur. Marketing brillant, porté par la viralité à l’Open d’Australie et des investisseurs stars comme LeBron James, Cristiano Ronaldo ou Rory McIlroy.La méthode, née chez les athlètes d’élite, s’applique désormais aux dirigeants qui veulent piloter leur énergie comme un compte de résultats.Le chiffre qui compte Les utilisateurs ouvrent l’application plus de huit fois par jour. Ce n’est pas de la mesure passive du sommeil, c’est une boucle de rétroaction biologique immédiate. Un mauvais score de récupération au réveil dicte ce qu’on mange, l’intensité de la séance de sport, parfois l’humeur de la journée. La technologie lisse la trajectoire professionnelle d’un côté, dicte la performance biologique de l’autre.D’où la question finale : à quel moment ces outils cessent-ils d’être des assistants pour devenir les réalisateurs de notre existence ?All In, le média qui explique tout sur LinkedIn. Abonnez-vous, laissez un commentaire et une note 5 étoiles pour nous soutenir. Toutes nos méthodes sur media-all.inMots-clés : LinkedIn, étude Stanford, Revelio Labs, profils LinkedIn, ATS, mots-clés IA, personal branding, Whoop, décacorne, quantified self, biométrie, optimisation de soi.#LinkedIn #PersonalBranding #Whoop #QuantifiedSelf #Recrutement---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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    5 分
  • Bouton “AI slop” de LinkedIn : votre grammaire parfaite est un risque business

    Bouton “AI slop” de LinkedIn : votre grammaire parfaite est un risque business
    2026/07/29
    Depuis le 30 juillet 2026, LinkedIn a glissé un bouton dans chaque publication : “Seems like AI slop”. En un clic anonyme, n’importe qui peut signaler votre contenu comme généré par une machine. Pour une entreprise dont LinkedIn est le canal d’acquisition B2B principal, ce n’est pas une mise à jour mineure mais un risque inédit. Décryptage appuyé sur le dossier de Patrick de Carvalho du 7 août 2026, confrontant les choix de la plateforme à la science et au droit européen.Chapitres 00:00:00 - Le bouton “Seems like AI slop” 00:01:26 - L’humain sait-il repérer une IA ? 49,9 % 00:03:59 - Détecteurs automatiques : OpenAI, Pangram, 6 erreurs sur 10 00:05:07 - Délit de faciès stylistique : Stanford et les 61 % 00:06:01 - Perplexité : écrire clairement est devenu suspect 00:08:52 - Pods inversés, ni barème ni recours 00:09:36 - Le chiffre des 41 % et son conflit d’intérêts 00:10:34 - L’article 50 du règlement européen sur l’IA 00:11:57 - Quatre piliers pour produire de l’inimitable 00:13:19 - L’analogie Google Panda et PenguinPersonne ne sait détecter une IA Dès 2021, l’étude de Clark mesurait la capacité à repérer un texte de GPT-3 : 49,9 % de réussite, soit un lancer de pièce. Jackson a confirmé en 2023 que la performance reste au niveau du hasard, l’expertise n’y changeant rien. Une exception : l’étude Russell, Karpinska et Yair de 2025 et son taux d’erreur de 1 sur 300, mais elle réunissait cinq annotateurs hyper-experts en environnement contrôlé, votant à la majorité. Rien à voir avec un cadre fatigué qui scrolle entre deux réunions. Les détecteurs automatiques ne font pas mieux : OpenAI a fermé le sien en juillet 2023 (26 % de détection, 9 % de faux positifs), et van der Blom a obtenu six erreurs sur dix avec Pangram, dont un texte écrit à 95 % par lui-même jugé 100 % artificiel.Qui paie les pots cassés Stanford a passé des textes au crible de sept détecteurs : 61 % de ceux écrits par des professionnels non anglophones natifs ont été classés à tort comme générés par IA. Les auteurs neurodivergents subissent la même discrimination. L’explication tient à la perplexité : une IA prédit le mot le plus probable, elle cherche la norme. Écrire dans une langue étrangère produit exactement cela, vocabulaire restreint, phrases courtes, attention aux fautes. Une clarté indiscernable de la machine. Van der Blom raconte avoir simplement demandé à une IA de corriger quatre fautes sur un post signalé à tort.L’architecture du système Un pouvoir de signalement confié à 1,3 milliard de personnes, sans barème publié, sans procédure d’appel, avec un simple avertissement privé d’inauthenticité. Le coût de l’attaque est nul pour celui qui clique, celui de l’erreur intégralement payé par l’entreprise. D’où le risque de pods inversés, même si aucune campagne coordonnée n’est documentée. Quant aux 41 % de posts longs prétendument écrits par IA, le chiffre vient de Pangram Labs, qui vend des détecteurs, sur des données collectées via une extension Chrome installée par des utilisateurs déjà exaspérés par l’IA.La parade est éditoriale, pas technique L’article 50 du règlement européen sur l’IA, applicable depuis début août 2026, juge la responsabilité et non le style : l’obligation de marquage disparaît dès qu’il y a contrôle éditorial humain substantiel. Quatre piliers pour produire l’inimitable : donnée propriétaire issue de votre CRM, précision spatio-temporelle, documentation de l’échec, prise de position assumée. Ne cherchez pas à tromper les détecteurs : un contenu vide qui esquive le radar ne convertit pas davantage.All In, le média qui explique tout sur LinkedIn. Abonnez-vous, laissez un commentaire et une note 5 étoiles pour nous soutenir. Toutes nos méthodes sur media-all.inMots-clés : LinkedIn, AI slop, détection IA, faux positifs, Pangram, article 50 IA Act, perplexité, contenu B2B, Patrick de Carvalho.#LinkedIn #AISlop #IA #ContentStrategy---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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  • Le mythe des likes : comment l'algorithme LinkedIn de 2026 valorise la conversion réelle

    Le mythe des likes : comment l'algorithme LinkedIn de 2026 valorise la conversion réelle
    2026/05/17
    Vous venez de publier un post stratégique. Quelques heures plus tard, le compteur affiche 200 likes. Votre équipe de com sabre le champagne... pourtant, à la fin du trimestre, le tableau de bord des ventes indique 0 euro de chiffre d'affaires généré par cette publication. Ce grand classique de la complaisance numérique est désormais une impasse. En 2026, l'égo virtuel ne suffit plus à justifier la présence d'une entreprise sur les réseaux.Dans cet épisode de All In, nous décortiquons les dernières données de Social Insider et Sprout Social, ainsi que les mises à jour majeures de l'algorithme LinkedIn. Découvrez comment transformer votre page entreprise en une véritable machine organique à générer des conversations métiers complexes et des devis qualifiés.Points clés de l'épisode : * La règle absolue du fois 15 : Un commentaire pèse désormais 15 fois plus lourd dans la portée organique d'une publication qu'un simple like. Le like n'est qu'un hochement de tête poli dans un salon ; le commentaire est une discussion de fond dans un espace VIP. * Le filtre qualitatif des commentaires : L'algorithme analyse la friction intellectuelle. Un commentaire de plus de 15 mots voit son impact doublé. S'il provient d'un pair ou d'un expert du même secteur, son poids est actuellement multiplié par 5 à l'échelle de la plateforme. * La traque de l'Engagement Bait : Grâce au traitement du langage naturel (NLP), les formules creuses (du type "Commentez OUI si vous êtes d'accord") et les pods d'engagement artificiels subissent une pénalité immédiate de 60% sur leur portée globale. * Le déclin du sondage facile : L'utilisation des sondages a chuté de 4,5% en un an. Pour obtenir un boost de visibilité, un sondage doit désormais poser une question métier hautement clivante et l'auteur doit s'impliquer directement dans le débat en commentaire. * L'obsession du Dwell Time (temps d'arrêt) : Le temps de lecture actif est le signal de qualité absolu. Un fort Dwell Time déclenche un boost de distribution de 15,6% (contre 1,2% pour une interaction rapide). C'est pourquoi le format texte seul (sans image ni lien) progresse de 12% sur un an. * Le protocole des 120 minutes : La fenêtre critique se joue juste après la publication. Répondre avec substance au tout premier commentaire dans les 15 premières minutes offre une impulsion de portée de 90%.Cas concrets analysés : * Un cabinet de conseil (12 collaborateurs) : Passé du partage passif de photos d'équipe à un format texte brut documentant la résolution d'un problème logistique précis (réduction de 40% des délais d'un client). Résultat : 47 commentaires d'experts en 48 heures, 5000 impressions (vs 300) et 3 demandes de devis entrantes hautement qualifiées en message privé. * L'entreprise ConstrOK (BTP) : En adoptant une posture de décryptage transparent de son propre métier sans augmenter sa fréquence de publication, la structure a enregistré une hausse spectaculaire de 4859% de ses impressions.Chapitrage 00:00 - Introduction : Le piège des likes et la réalité du chiffre d'affaires.01:12 - Le basculement de la portée organique 01:56 - La règle du x15 : Pourquoi le commentaire écrase le pouce bleu.03:29 - Longueur, provenance et friction intellectuelle du commentaire.06:40 - La fin des sondages génériques et la traque des groupes WhatsApp (pods).08:14 - L'authenticité documentée et les 3 piliers structurels d'un post B2B.12:04 - Le protocole des 120 minutes et la tactique d'avant-match pour les dirigeants.15:45 - Études de cas : Le cabinet de performance industrielle et l'entreprise Constroquet.18:26 - Employee Advocacy : L'amplification mathématique par l'expertise des équipes.19:05 - Conclusion : Le réseau social comme nouveau standard téléphonique de l'organisation.Pour aller plus loin : Retrouvez toutes nos méthodes, protocoles opérationnels et ressources exclusives sur media-all.in. Abonnez-vous sur votre plateforme d'écoute préférée et laissez-nous une note 5 étoiles pour soutenir notre média !---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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    20 分
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