Amélioration majeure de la détection du spam dans Gmail grâce à RETVec
Selon un article récent de 9to5Google, la détection du spam dans Gmail a connu des avancées significatives, marquant les plus grandes mises à niveau de défense des dernières années. La technologie à la base de […]
Ce que vous allez découvrir
- Détection améliorée et réduction des coûts avec RETVec
- Impact significatif dans Gmail
Amélioration majeure de la détection du spam dans Gmail grâce à RETVec
Selon un article récent de 9to5Google, la détection du spam dans Gmail a connu des avancées significatives, marquant les plus grandes mises à niveau de défense des dernières années. La technologie à la base de ces améliorations, RETVec, a été développée par Google Research et est désormais un outil essentiel dans la lutte contre les spams, les attaques de phishing, et d’autres contenus malveillants. Focus;
Détection améliorée et réduction des coûts avec RETVec
RETVec, ou Resilient & Efficient Text Vectorizer, est une création open source de Google Research. Cette technologie novatrice joue un rôle crucial dans l’optimisation des performances de classification du spam tout en diminuant significativement les coûts de calcul. Sa compatibilité avec toutes les langues et caractères UTF-8 sans prétraitement spécifique du texte le rend particulièrement efficace pour une variété d’applications, que ce soit sur les appareils mobiles, les applications Web, ou d’autres utilisations à grande échelle.
Le système de RETVec est intégré dans TensorFlow Text et peut être converti en TFLite pour une utilisation sur les appareils mobiles, offrant ainsi une solution polyvalente et efficace pour la détection du spam. Une implémentation de couche TensorFlowJS est également disponible sur GitHub, permettant son déploiement dans des applications Web.
Impact significatif dans Gmail
Dans Gmail, l’intégration de RETVec a entraîné une augmentation remarquable de 38 % du taux de détection de spam, surpassant ainsi les méthodes traditionnelles. Cette amélioration s’accompagne d’une réduction de 19,4 % du taux de faux positifs et de 83 % de l’utilisation de l’unité de traitement Tensor. RETVec se distingue par son modèle d’intégration de mots extrêmement léger, qui permet de réduire la taille du modèle Transformer tout en maintenant ou en améliorant les performances. Cette technologie offre également la flexibilité de répartir les calculs de manière efficace entre l’hôte et le TPU.
Les tests approfondis effectués par Google au cours de l’année écoulée ont confirmé l’efficacité de RETVec dans les applications de sécurité et de lutte contre les abus. Cette avancée technologique représente un pas de géant dans l’amélioration de la sécurité des utilisateurs de Gmail, contribuant à un environnement en ligne plus sûr et plus fiable.
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