L’IA ne sert pas qu’à battre les humains à Starcraft : elle peut aussi lutter contre les nuisances. Et parmi ces nuisances, le spam est un sacré malandrin. Comme le rapporte le rapport de l’équipe Google Cloud mis au jour par The Verge, le service Gmail qui compte 1,5 milliards de comptes actifs dont 5 millions de comptes payants fait appel aux technologies liées à l’intelligence artificielle pour renforcer le filtre anti pourriels de Gmail. Le filtre de la messagerie de Google est déjà reconnu pour son efficacité et bloquer 100 millions de messages supplémentaires par jour représentait un défi. Défi relevé par TensorFlow, un outil d’apprentissage machine (machine learning) que la firme a développé en interne et publié depuis 2015 sous licence open-source.
En analysant le flux des messages, TensorFlow peut détecter des spams un peu plus subtils à filtrer tels que les « messages basés sur les images, incorporant du contenu caché ou les messages provenant de (noms de) domaines nouvellement créés qui tentent de dissimuler un faible volume de spam dans un flux de contenu légitime ».
Comme l’affirme le rapport, le filtre initial de Google filtrerait déjà 99,9% des messages considérés comme spam, fishing (hameçonnage) ou contenant des malwares (logiciels malveillants). La difficulté pour l’équipe de Gmail était donc de bloquer les 0,1 % restant « sans bloquer les messages importants de nos utilisateurs ».
Citant parmi ceux-ci des lettres d’informations (newsletters) ou des notifications d’applications qui sont du spam pour certains, mais « des messages importants pour d’autres ». En clair, outre le filtrage plus fin des spams « subtils », TensorFlow permet à Google aussi de personnaliser le comportement du filtre selon vos comportements.
Ce qui est intéressant dans la fin du billet de Google, est que l’équipe souligne que l’efficacité – difficile à vérifier de notre côté – de TensorFlow dans cette application permet à l’entreprise de mobiliser « moins d’ingénieurs pour piloter » le projet tout en « protégeant nos utilisateurs de manière encore plus efficace ». Une illustration supplémentaire du pouvoir des technologies liées à l’IA qui arrivent déjà, dans certains cas, à se substituer à de la bonne matière grise.
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