Google a fait part jeudi de quelques façons dont il utilise le machine learning pour améliorer le navigateur Chrome, notamment en réduisant le nombre de notifications gênantes qui apparaissent.
Les dernières mises à jour sont toutes alimentées par des modèles de machine learning « on device », de sorte que les données de l’utilisateur n’ont pas à quitter l’appareil.
Pour une expérience de navigation web moins perturbante, Google utilise le machine learning pour déterminer quand un utilisateur peut vouloir interagir avec une demande d’autorisation de notification. Dans la prochaine version de Chrome, le navigateur utilisera un modèle on device pour prédire comment une personne est susceptible de réagir à une demande d’autorisation. Si l’utilisateur est susceptible de la rejeter, le navigateur la fera taire. La prédiction est basée sur la façon dont l’utilisateur a réagi précédemment à des demandes d’autorisation similaires.
Sécurité et barre d’outils
Google a également indiqué qu’en mars, il a utilisé le modèle machine learning (ML) pour améliorer la fonction Safe Browsing (navigation sécurisée) de Chrome, qui affiche des avertissements lorsque des personnes tentent de naviguer vers des sites dangereux ou de télécharger des fichiers dangereux.
Le nouveau modèle ML de cette fonctionnalité identifie 2,5 fois plus de sites potentiellement malveillants et d’attaques de phishing que le modèle précédent.
Google a également utilisé ce modèle pour créer une barre d’outils Chrome dynamique, avec des outils qui changent en temps réel en fonction de vos besoins. Par exemple, si vous êtes dans une situation où vous souhaitez utiliser l’écran tactile pour partager un lien, l’icône de partage figurera dans la barre d’outils. Si vous êtes plus susceptible d’utiliser la recherche vocale sur Chrome, la barre d’outils mettra en évidence l’outil de recherche vocale. La barre d’outils sera toujours personnalisable manuellement.
Source : ZDNet.com