Dans la lutte contre le spam, le machine learning - ou apprentissage automatique - n'est pas une nouveauté. Cette branche de l'intelligence artificielle est exploitée par Gmail et chaque utilisateur contribue à l'apprentissage lorsqu'il signale un message reçu comme du spam ou au contraire indique que ce n'est pas du spam (faux positif).
Google annonce une amélioration du filtre anti-spam de Gmail grâce à un réseau de neurones artificiels. Un sujet sur lequel Google communique de plus en plus comme dans le cadre de la reconnaissance automatique des images et jusqu'à mener des expériences atypiques (Inceptionism) pour mieux les comprendre.
Le filtre anti-spam va aussi être capable de prendre en compte les préférences de chaque utilisateur (du spam pour quelqu'un ne l'est pas forcément pour un autre) et Gmail va en outre mieux détecter les tentatives de phishing.
Certaines choses étaient déjà plus ou moins en place et il faudra juger sur le long terme si le filtre anti-spam de Gmail devient réellement plus efficace, et ce surtout face à du spam de plus en plus sophistiqué. L'intelligence artificielle sera-t-elle plus maline que le spammeur ?
Lors de la conférence Google I/O 2015, le chiffre de 900 millions d'utilisateurs pour Gmail avait été évoqué. Selon Google, moins de 0,1 % de l'email dans la boîte de réception de Gmail est du spam et le taux de faux positifs est inférieur à 0,05 %.
Pour les entreprises envoyant massivement des messages, Google propose par ailleurs désormais les outils d'analyse Postmaster Tools by Gmail afin de minimiser le nombre de leurs emails légitimes catalogués dans le dossier de spam, et donc le nombre de faux positifs.
Bill Gates, le fondateur de Microsoft, n'avait pas été très visionnaire - il l'a été sur bien d'autres points - lorsqu'il avait prédit la fin du spam d'ici 2006. Après les technologies d'analyse heuristique, ce sont peut-être les progrès de l'intelligence artificielle qui lui donneront raison avec quelques années de retard.
Google ne sera probablement pas le seul à avoir recours à un réseau de neurones artificiels dans la lutte contre le spam. Microsoft, justement, en utilise par exemple un avec Skype Translator.
