Gmail se sert de l’IA pour s’attaquer aux spams

L’intelligence artificielle ne cesse de nous surprendre, elle est omniprésente. Google l’utilise dans plusieurs fonctionnalités, notamment la reconnaissance vocale, l’analyse des messages reçus et propositions de réponses à l’utilisateur dans Smart Reply, mais aussi récemment, pour lutter contre les spams.

La messagerie Gmail compte 1,5 milliard d’utilisateurs particuliers et 5 millions d’entreprises, des chiffres impressionnants qui font de Gmail un marché idéal pour les spammeurs. Google a déjà réussi à bloquer 99,9% des spams, grâce à ses différents outils de protection, notamment les filtres anti-spam. Mais ses ambitions ne s’arrêtent pas là. La firme de Mountain View a mis en place de nouvelles protections basées sur l’intelligence artificielle.

En 2011, Google a élaboré un système d’apprentissage automatique sous le nom de DistBelief qui a donné suite à une version améliorée, nommée TensorFlow. Ce dernier est un outil de machine learning extrêmement performant, développé depuis 2015. C’est une plate-forme open source, ce qui signifie qu’il peut être utilisé par des équipes et des chercheurs du monde entier, mais permet également à Google de profiter des contributions des experts dans le domaine. Il s’agit essentiellement d’un cadre d’apprentissage automatique capable de fonctionner avec une relative autonomie, programmable pour exécuter les tâches en question. Grâce à TensorFlow, la messagerie Gmail est capable de bloquer 100 millions de spams supplémentaires par jour.

Cet outil permet, en outre, d’affiner le filtre en se basant sur les comportements et les habitudes des utilisateurs. Certains utilisateurs peuvent considérer un contenu comme du spam, quand ce n’est pas le cas pour d’autres.

Selon Kumaran, spécialiste de la lutte contre les abus chez Google, « chaque email a des milliers de signaux potentiels. Ce n’est pas parce que certaines caractéristiques d’un courriel correspondent à celles que l’on considère couramment comme du « spam » que c’est nécessairement du spam. Le machine learning nous permet d’examiner tous ces signaux ensemble pour prendre une décision ».

 

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