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Dans un billet de blog, Google vante l’efficacité de sa lutte contre le spam. L’éditeur indiquait déjà réussir à bloquer 99,9 % des courriers indésirables, incluant les malveillants.

Désormais, Google se sert de son propre TensorFlow, pour rappel la technologie maison pour tout ce qui touche au machine learning. 100 millions d’emails indésirables supplémentaires seraient envoyés dans le dossier idoine chaque jour.

L’entreprise détaille le fonctionnement de ses mécanismes, précisant par exemple que les contrôles sont granulaires : les mêmes règles ne s’appliquent pas à tout le monde, le machine learning cherchant à repérer les habitudes de l’utilisateur pour mieux cerner ce qu’il pourrait considérer comme un courrier légitime.

TensorFlow est également utilisé pour mieux percer à jour les techniques employées par les spams et autres, comme l’utilisation d’images pour y cacher du contenu malveillant, ou le passage par des domaines fraîchement créés pour masquer le spam dans du contenu légitime.

Le jeu du chat et de la souris n’est pas prêt de s’arrêter.


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À découvrir dans #LeBrief

L’éditeur n’était pas peu fier d’annoncer hier soir que sa solution de collaboration Teams comptait désormais 13 millions d’utilisateurs actifs quotidiennement et 19 millions par semaine. Slack, de loin le plus gros concurrent, compte 10 millions d’utilisateurs actifs par jour, mais le chiffre date de janvier.

On rappellera cependant à Microsoft que son Teams est fourni avec pratiquement tous les abonnements Office 365 pour entreprises, qui l’ont donc à disposition et n’ont qu’à tendre la main pour l’activer sans surcoût.

Plusieurs fonctions sont annoncées dans la foulée, disponibles dans le courant du mois. Les confirmations de lecture vont ainsi enfin débarquer dans le service. Teams va également ajouter les alertes prioritaires, qui notifieront le ou les destinataires toutes les deux minutes jusqu’à ce qu’ils répondent.

La gestion des canaux est en outre assouplie. Il va ainsi être possible d’y faire des annonces, de publier des messages dans plusieurs canaux à la fois et de nommer des modérateurs.

Des fonctions dédiées aux employées de « première ligne » arrivent également. Par exemple, la possibilité de « pointer » directement dans l’application plutôt qu’en un lieu spécifique, ou la possibilité pour un chef d’équipe de communiquer uniquement avec les employés d’un secteur spécifique.

Valve vient de lancer ses Steam Labs, qui permettent de tester en avance certaines fonctionnalités dans le client Steam.

Trois sont pour l’instant proposés : 

  • Micro Trailers : permet aux éditeurs de créer un court clip vidéo de six secondes pour présenter un jeu, qui apparaîtra au survol de la souris sur la vignette du titre
  • Recommander : utilise le machine learning pour examiner les titres joués (et combien de temps) et proposer des recommandations adaptées, avec des filtres de préférences
  • The Automated Show : générera à terme automatiquement une vidéo récapitulative des titres populaires du moment (elle est pour l’instant validée et commentée par un employé)

L’arrivée de ces expérimentations peut surprendre, car on attendait plutôt de Valve qu’il officialise la bêta du nouveau client, dont l’interface modernisée est attendue. Elle ne devrait plus tarder, puisque l'éditeur avait signalé mi-juin son arrivée au cours des « prochaines semaines ».

Twitter déploiera la semaine prochaine une nouvelle fonction permettant de masquer une réponse à un tweet. Elle ne sera dans un premier temps disponible qu’au Canada, à des fins de tests.

Un utilisateur va donc pouvoir masquer une réponse à l’un de ses tweets (et uniquement les siens), la faisant disparaître de son écran et, par défaut, de tous ceux qui viendront lire le tweet.

Si un tweet a des réponses effacées, une petite icône grise apparaitra en bas à droite du texte. En appuyant dessus, on pourra consulter la liste. La fonction a, selon Twitter, été conçue pour ne plus afficher les réponses offensantes ou sortant clairement du cadre de la conversation.

Il ne s’agit que d’un début, Twitter précisant être continuellement en recherche d’améliorations pour la fonction. En l’état actuel, elle peut être malheureusement utilisée pour masquer des réponses intéressantes mais ne « faisant pas plaisir » à l’auteur. Par exemple du fact-checking sur une affirmation.

Dans une affaire ressemblant fortement à celle d’Amazon très récemment, un article du média belge VRT annonçait que les employés de Google pouvaient accéder aux enregistrements audio par l’Assistant maison, notamment à travers toutes les enceintes connectées l’utilisant.

On apprenait également que des sociétés tierces étaient payées pour travailler sur des échantillons vocaux, sans que l’on sache très bien dans quelle mesure la vie privée pouvait en être affectée. Une manière de rappeler cependant que tout ce qui se passe autour des enceintes est écouté.

En outre, grâce à une fuite, VRT a pu écouter environ un millier d’enregistrements audio, dont 153 paraissaient clairement accidentels, dans le sens où il s’agissait de conversations courantes, ne relevant pas d’une requête (à moins qu'Assistant ait cru l'inverse). Certaines étaient très intimes, de type « conversations au lit ».

Google n’a pas nié. L’éditeur s’est fendu d’un billet de blog pour expliquer sa position. Le travail avec des « experts » du monde entier est « essentiel » pour améliorer la technique de reconnaissance. Ces personnes ou entreprises travaillent sur un lot ne dépassant jamais 0,2 % du total.

La firme insiste : aucune de ces données n’est associée à un compte Google. En outre, elles ne correspondent normalement qu’à des requêtes clairement exprimées de l’utilisateur à l’Assistant. Une réponse ne cadrant pas avec les découvertes de VRT.

C’est d’ailleurs là que la réponse de Google s’éloigne de ce que l’on aurait pu en attendre. Plutôt que de s’excuser du manque de transparence autour du processus, la firme annonce qu’elle prend très au sérieux cette fuite et que le responsable sera poursuivi.

Il y a quelques mois, Facebook ajoutait de nouvelles informations sur ses publicités. Les utilisateurs pouvaient notamment voir de manière plus précise pourquoi ils avaient été ciblés, et par qui.

Le réseau social passe à la phase suivante. Les informations données sont encore plus détaillées. En particulier, l’internaute pourra savoir quels intérêts particuliers sur le réseau ou Pages visitées lui ont valu telle publicité.

Des outils font également leur apparition, pour contrôler comment les informations personnelles sont utilisées pour le ciblage. On ne peut évidemment pas bloquer les publicités. L’utilisateur peut en outre ajuster ses centres d’intérêt s’il préfère au contraire, quitte à être ciblé, des publicités plus spécifiques.

Dans les options liées aux préférences publicitaires, on trouve enfin deux onglets. Le premier affiche la liste des entreprises ayant utilisé les informations pour du ciblage direct, le second celles qui opèrent pour le compte d’autres acteurs. Les régies ayant utilisé ces données durant les 90 derniers jours sont également listées.

L'offensive pour redorer le blason de l'entreprise continue donc, après des années de scandales liés à la vie privée, tout particulièrement le catastrophique Cambridge/Analytica.