Grâce au machine learning, Gmail bloque 100 millions de spams supplémentaires chaque jour
Cybersécurité

Grâce au machine learning, Gmail bloque 100 millions de spams supplémentaires chaque jour

Le nouvel outil de Gmail, TensorFlow, permet au géant de la messagerie de stopper un peu plus de spams au quotidien.

C’est grâce à TensorFlow, la plate-forme de machine learning de Google, que Gmail a réussi à bloquer davantage de spams au quotidien. L’IA du géant américain a su créer de nouveaux filtres anti-spam pour optimiser sa plate-forme Gmail et permettre à ses utilisateurs d’être moins pollués pas l’arrivée de spams. Ces nouveaux filtres sont en place depuis le mois dernier, ils permettent désormais à Gmail de bloquer 100 millions de spams supplémentaires chaque jour. Aussi étrange que cela puisse paraître, il s’avère que certains utilisateurs Gmail se fassent spammer par eux-mêmes.

Google annonçait déjà il y a quelques temps que ses filtres anti-spam permettaient de stopper 99,9% des spams mondiaux. Difficile d’imaginer comment 100 millions de spams supplémentaires peuvent être bloqués chaque jour, mais il faut imaginer le nombre d’envois de mails par jour. Certaines personnes envoient plusieurs centaines de mails par jour.

Neil Kumaran, chef de produit de Counter Abuse Technology chez Google, a déclaré à The Verge cela : « à l’échelle à laquelle nous travaillons, il n’est pas facile d’arrêter 100 millions de spams en plus par jour. l est de plus en plus difficile d’obtenir la dernière partie des spams cachés, mais TensorFlow a été formidable dans cet exercice. Aujourd’hui, nous sommes fiers de pouvoir stopper quasiment la totalité des spams pour améliorer l’expérience utilisateur de nos clients« .

Il faut tout de même rappeler que l’utilisation de l’intelligence artificielle pour bloquer des spams sur Gmail n’est pas une nouveauté. En revanche, l’utilisation du machine learning permet de découvrir de nouveaux filtres et de suggérer de nouveaux modèles pour stopper l’arrivée des spams. Les algorithmes ainsi formés permettent d’équilibrer un grand nombre de métriques, du formatage d’un email jusqu’à l’heure à laquelle il est envoyé. L’outil de Gmail, TensorFlow, permet de transformer les signaux faibles en résultats quantifiables.

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