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Voici comment Facebook se sert de l’apprentissage machine pour détecter les faux profils

Plusieurs logos de Facebook sur un écran, vus par une loupe.

Selon le «New York Times», Facebook a permis à Netflix, la Banque Royale du Canada et Spotify d'effacer des messages privés d'utilisateurs et utilisatrices. Les porte-parole de ces compagnies réfutent ces allégations.

Photo : Reuters / Dado Ruvic

Radio-Canada

Facebook a levé le voile mercredi sur la technologie propulsée par l’intelligence artificielle qui l’a aidé à supprimer 6,6 milliards de faux comptes qui auraient pu servir à des arnaques ou à l’envoi massif de messages indésirables (spam) en 2019.

Le système auquel le réseau social doit ses récents succès en matière de détection de faux comptes se nomme Deep Entity Classification (DEC), ou classification d’entité profonde. Celui-ci se sert de l’apprentissage machine pour analyser non seulement le comportement des utilisateurs et utilisatrices, mais aussi leurs connexions et leurs interactions sur le réseau social. 

C’est que les personnes malveillantes déjouent de mieux en mieux le système de détection automatique de faux comptes de Facebook en tentant d’imiter le comportement d’un vrai être humain. Le but du DEC est d’identifier ces tactiques.

Pour ce faire, le système analyse plus de 20 000 points de données précises, baptisées « deep features » (caractéristiques profondes), par compte.

Par exemple, le DEC non seulement vérifie si une personne a des amis ou si elle est membre de groupes, mais elle analyse le taux d’acceptation de demandes d’amitié, la nature des groupes dont la personne fait partie, la composition de ces groupes, la nature des interactions entre le compte et d’autres gens, etc.

L’outil a un taux d'efficacité de 97 %, une proportion bien plus élevée que pour toutes les autres méthodes de détection de faux comptes qu’emploie Facebook. Il devient d’ailleurs de plus en plus efficace avec le temps en apprenant de ses erreurs d’identification.

Depuis l’implantation du DEC, Facebook dit avoir réduit le taux de faux comptes sur la plateforme de 27 % à moins de 5,2 %.

Avec les informations de Engadget, ZDNet, et MIT Technology Review

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