Modèle ML personnel pour votre groupe

1Ce qu’est le modèle personnel

Notre modèle de spam mondial est entraîné sur du spam provenant de milliers de groupes. Mais chaque communauté a sa propre façon de parler — jargon, argot, private jokes — et le modèle mondial confond parfois ce langage normal avec du spam.

Le modèle personnel corrige cela. Vous téléversez un export Telegram de votre propre discussion, nous entraînons une couche de modèle supplémentaire dessus, et elle apprend à quoi ressemble le normal spécifiquement dans votre groupe. Dès lors, elle peut mettre son veto aux fausses alarmes de spam qui ne correspondent pas à la voix de votre communauté.

Point crucial, elle ne retire jamais que de fausses alarmes — elle ne peut jamais bannir qui que ce soit d’elle-même. Le pire qu’elle puisse faire est de laisser passer un message pour qu’un humain l’examine.

2Comment il aide

Le modèle personnel se place aux côtés du modèle mondial. Quand le modèle mondial signale un message comme spam mais que le modèle personnel le reconnaît comme le langage normal de votre communauté, le verdict de spam est retenu et le message part en revue au lieu d’être retiré.

Le résultat, ce sont moins de faux positifs sur les sujets et les formulations parfaitement normaux dans votre groupe, sans affaiblir la protection contre le vrai spam.

• Idéal pour les communautés au vocabulaire distinctif — salles de trading, discussions de développeurs, fandoms, argot régional.
• Il fonctionne en temps réel, sans ajouter de délai perceptible.
• Il ne change que le versant des fausses alarmes ; le vrai spam est toujours attrapé par toutes les autres couches.

3Comment fonctionne l’entraînement

Vous n’avez rien de technique à préparer. Vous exportez votre historique de discussion sous forme de fichier, vous le téléversez, et le reste se fait automatiquement pendant que vous suivez la progression.

En coulisses, votre export est nettoyé et anonymisé, un modèle est entraîné sur le langage de votre communauté, et il est vérifié avant d’être jamais mis en service.

• Votre export est d’abord anonymisé — noms d’utilisateur, numéros de téléphone, e-mails et liens sont remplacés par des placeholders avant tout entraînement.
• Il apprend de vos habitués de confiance, si bien qu’il capte la véritable voix de votre communauté.
• Un modèle est entraîné sur le langage de votre communauté puis testé pour sa précision.
• Seul un modèle qui passe chaque contrôle est publié et appliqué ; un plus faible est écarté.

4Des contrôles qui le gardent sûr

Un modèle personnel n’est mis en service que s’il passe des contrôles automatiques. S’il échoue à l’un d’eux, il est rejeté et jamais appliqué, si bien qu’il ne peut jamais dégrader votre protection.

• Il ne doit pas laisser passer de vrai spam — il est testé contre du spam connu.
• Il doit reconnaître le langage propre à votre groupe — testé sur un échantillon de vos membres de confiance.
• Il doit gérer les messages propres sans erreurs.
• Toutes les données téléversées sont anonymisées (noms d’utilisateur, téléphones, e-mails et liens sont remplacés par des placeholders) avant l’entraînement.

5Confidentialité et vos données

L’export ne devient jamais public et n’est pas conservé. Il sert à entraîner votre modèle puis est supprimé.

Voir quelles données Telm voit et confidentialité et stockage des données pour le tableau complet.

• Les informations personnelles sont remplacées par des placeholders avant tout entraînement.
• Le fichier brut téléversé est supprimé après traitement ; les téléversements abandonnés sont nettoyés automatiquement.
• Le modèle entraîné capte des schémas de langage, pas des journaux de messages lisibles.

6Téléverser votre export de discussion

Vous exportez l’historique de votre groupe depuis Telegram Desktop au format JSON, puis vous le téléversez via l’assistant d’import dans le tableau de bord. Le traitement se fait automatiquement et vous pouvez suivre sa progression.

Plus l’export est grand et propre, mieux le modèle apprend votre communauté — un historique plus important vaut aussi un bonus d’abonnement plus long (voir ci-dessous).

7Plans, quotas et bonus

Les imports sont limités par mois, et la limite dépend de votre plan.

• Pro — 1 import par mois par groupe.
• Business — 2 imports par mois par groupe.
• Organisations — jusqu’à 4 imports par mois par groupe.
• Bonus : un import réussi ajoute 7 jours à votre abonnement, ou 14 jours pour un export de 10 000 messages et plus.
• Les téléversements rejetés pour un fichier incorrect ou trop peu de messages n’entament pas votre quota.

8Gérer le modèle

Une fois entraîné, le modèle personnel est appliqué automatiquement. Vous en gardez le contrôle depuis les paramètres du groupe.

Il existe un interrupteur par groupe pour activer ou désactiver le modèle personnel — le désactiver ne supprime pas le modèle entraîné, vous pouvez donc le réactiver plus tard sans réimporter.

• Activez-le ou désactivez-le par groupe à tout moment.
• Le désactiver conserve le modèle entraîné, si bien que le réactiver ne nécessite aucun nouvel import.
• Réimportez, dans la limite de votre quota mensuel, si le style de votre communauté change beaucoup.