Comment Microsoft et LinkedIn travailleront ensemble et la valeur des données sociales

En juin dernier, Microsoft a annoncé qu’il avait acquis le réseau social professionnel LinkedIn pour 26,2 milliards de dollars, ce qui en fait instantanément l’un des plus gros contrats de l’industrie technologique jamais enregistrés. La nouvelle a suscité des spéculations de toutes parts sur ce que cela pourrait signifier – que fera Microsoft avec LinkedIn ? Comment l’accord affectera-t-il la plate-forme ? LinkedIn vaut-il vraiment 26 milliards de dollars ?

Sur le dernier point, LinkedIn détient clairement une valeur significative – après l’annonce de l’accord, des rapports ont révélé que Salesforce avait en fait offert plus que le prix final pour la plate-forme. Alors, qu’est-ce que LinkedIn peut réellement apporter à l’écosystème de produits de Microsoft qui rendrait ses concurrents si désireux de le garder hors de leurs mains ? Un article sur le blog LinkedIn Engineering cette semaine a peut-être fourni par inadvertance des informations supplémentaires sur la manière dont LinkedIn s’intègre dans le processus plus large de Microsoft – et la proposition de valeur potentielle d’une combinaison LinkedIn/Microsoft semble en fait très intéressante.

Dans un article intitulé « Building the LinkedIn Knowledge Graph », Qi He, directeur technique senior de LinkedIn, explique comment la plate-forme a développé ses capacités d’apprentissage automatique afin d’améliorer son processus de mise en correspondance des données – un élément essentiel pour maximiser les performances de leurs divers produits et offrandes.

Comme l’a noté Il :

« … les mappages des membres vers d’autres entités (par exemple, les compétences d’un membre) sont essentiels pour le ciblage des annonces, la recherche de personnes, la recherche de recruteurs, les flux et les analyses commerciales et de consommation ; les mappages des emplois vers d’autres entités (par exemple , les compétences qu’un emploi requiert) stimulent les recommandations d’emploi et la recherche d’emploi »

Pour cette raison, LinkedIn doit faire tout son possible pour s’assurer que la correspondance des données est exacte, ce qui peut être difficile lorsque la plupart des informations soumises à leur graphique sont saisies manuellement par les utilisateurs. Ce processus conduit inévitablement à des erreurs – par exemple, il met en évidence la page d’entreprise d’une petite entreprise de design appelée « uber » qui compte 1 à 10 employés.

Comme vous pouvez le constater, bien que cette entreprise n’emploie que 10 personnes ou moins, 96 membres de LinkedIn ont signalé qu’ils y travaillaient, dont la plupart ont choisi par erreur « uber » comme lieu de travail, par opposition à « Uber », le réseau de transport en ligne. entreprise.

Pour réduire l’impact de telles erreurs, LinkedIn a développé des systèmes d’IA capables de déduire des relations au sein du graphique en fonction d’un contexte supplémentaire.

Par exemple, cet utilisateur de LinkedIn a répertorié des éléments tels que « Systèmes distribués », « Hadoop » et « Scalabilité » comme compétences. Sur la base de la vaste base de données de LinkedIn, le système est capable de déduire d’autres compétences étroitement liées pour lesquelles cette personne correspond, puis de les utiliser dans une correspondance ultérieure sur la plate-forme.

La recherche met en évidence l’évolution continue des modèles de données de LinkedIn et la façon dont ils utilisent leur base de données professionnelle en constante expansion pour faire des prédictions plus intelligentes et plus précises.

Et cette base de données est déjà une ressource énorme :

« À ce jour, il y a 450 millions de membres, 190 millions d’offres d’emploi historiques, 9 millions d’entreprises, plus de 200 pays (où plus de 60 ont des données de géolocalisation granulaires), 35 000 compétences dans 19 langues, 28 000 écoles, 1,5 000 domaines d’études, 600+ diplômes, 24 000 titres en 19 langues et plus de 500 certificats, entre autres entités. »

C’est là que réside la vraie valeur de LinkedIn – si LinkedIn est en mesure de continuer à affiner ses modèles de données sur la plate-forme et d’utiliser les informations glanées à partir de ces milliards d’entrées, il sera en mesure de créer des systèmes de correspondance d’emplois plus intelligents. À partir de là, LinkedIn pourra peut-être un jour changer les RH telles que nous les connaissons. Sur la base d’historiques de carrière et de détails professionnels, LinkedIn sera en mesure de prendre en compte vos intérêts et vos talents et de vous montrer votre cheminement de carrière idéal, sur la base des données réelles de ceux qui travaillent sur le terrain.

LinkedIn sera également en mesure de mettre en évidence plus précisément les compétences dont vous avez besoin pour progresser – un autre exemple mis en évidence par He est leur capacité, en utilisant la précision améliorée de leur graphique, à extraire des données sur l’offre et la demande pour divers rôles et secteurs.

Cela pourrait ensuite leur permettre de créer leur propre moteur de recommandation, en utilisant leur nouveau système d’apprentissage LinkedIn pour connecter les gens aux cours afin de faire progresser les compétences requises.

C’est fascinant de considérer les possibilités des données LinkedIn, et c’est vraiment là que Microsoft et Salesforce voient beaucoup de potentiel. Mais il y avait autre chose dans le message qui décrivait plus précisément les possibilités de la prochaine fusion LinkedIn/Microsoft.

Le graphique d’en-tête de la publication est le suivant : une comparaison côte à côte des graphiques Microsoft et LinkedIn et Microsoft.

Il n’y a aucune référence à ce graphique dans le message – en fait, il n’y a aucune mention de l’implication de Microsoft avec LinkedIn – mais l’image met en évidence comment les différentes fonctionnalités des deux systèmes peuvent se compléter.

Pour le clarifier un peu plus (et excuser mes capacités de conception graphique limitées), voici les deux graphiques fusionnés en un seul écosystème plus large.

Ce n’est qu’une simple visualisation, mais elle met en contexte la vision plus large de la fusion – et vous pouvez immédiatement voir les connexions et les processus complémentaires, le potentiel du nouveau jumelage. Combiné aux progrès continus de LinkedIn – comme détaillé dans l’article – et aux produits professionnels de Microsoft, le graphique Microsoft/LinkedIn est très impressionnant, et vous pouvez imaginer comment les différents nœuds du graphique fonctionneront pour s’alimenter mutuellement et améliorer chaque élément respectif.

Ce n’est qu’un graphique, une représentation très basique de ce qui pourrait être, mais cela peut fournir l’une des meilleures explications de ce que nous pouvons nous attendre à voir aller de l’avant. Il y a beaucoup à faire – tout comme avec les systèmes d’IA en développement de LinkedIn – mais à un niveau plus large, vous pouvez commencer à voir pourquoi Salesforce était si désireux de l’obtenir en premier – ce qui peut également expliquer, en partie, pourquoi ils envisagent toujours faire une offre pour Twitter.

Une fois que Microsoft intègre les données de LinkedIn, cela pourrait leur donner un gros avantage – à moins, bien sûr, que Salesforce soit en mesure d’apporter sa propre source de données qui pourrait fournir un niveau d’information comparable, voire alternatif.