Whatsapp supprime jusqu’à deux millions de comptes tous les mois
Le service de messagerie se base sur le machine learning pour lutter contre les comptes problématiques.
WhatsApp renforce progressivement sa lutte contre la désinformation et le spam. Pour rappel, l’application a par exemple interdit le transfert à plusieurs destinataires pour se limiter à 5 – notamment suite à des campagnes de lynchage en Inde. Toujours fort de sa politique contre les comptes problématiques, la messagerie a annoncé bannir tous les mois pas moins de 2 millions d’utilisateurs – sur une base de données d’un milliard d’enregistrés. Bien évidemment, WhatsApp se dote de nombreux outils pour y arriver avec notamment le machine learning – littéralement apprentissage de la machine. Une solution qui semble fonctionner.
WhatsApp renforce sa lutte contre les comptes problématiques
C’est à travers de nombreux outils que WhatsApp peut bannir régulièrement des comptes problématiques liés à la désinformation ou le spam. Par exemple, l’application détecte l’utilisation de plusieurs cartes SIM qui peut démontrer une activité suspecte ou encore des adresses IP/numéros similaires d’un même pays. WhatsApp peut également savoir combien de messages ont été envoyés depuis ces comptes et détecter un potentiel spam.
Ces outils sont possibles grâce au machine learning, littéralement apprentissage de la machine. Une technique qui permet à une intelligence artificielle de repérer les messages, les comptes ayant une activité bien trop suspecte. WhatsApp souhaite, grâce à cette technologie, permettre de limiter la diffusion de fausses informations, l’un des points noirs des nouvelles technologies – et plus largement des réseaux sociaux.
Avec son milliard d’utilisateurs, WhatsApp a de grandes responsabilités pour limiter la diffusion des fausses informations et les conséquences, comme les ingérences, que ces dernières peuvent provoquer. Pour rappel, sa maison-mère Facebook a de nombreuses fois été impliquée dans des affaires de désinformation massive et autres gestions douteuses des données privées.