# Amlioration de la dtection de spam avec LLMs > [! remarque]- > Le contenu de cette page est généré à partir de la transcription audio/vidéo et de la transformation du texte provenant du contenu et des liens de cette source. Source : [https://fosdem.org/2025/schedule/event/fosdem-2025-5114-enhancing-email-spam-detection-with-llms-practical-experience-with-rspamd-and-gpt/](https://fosdem.org/2025/schedule/event/fosdem-2025-5114-enhancing-email-spam-detection-with-llms-practical-experience-with-rspamd-and-gpt/) <video src=« https://video.fosdem.org/2025/k4601/fosdem-2025-5114-enhancing-email-spam-detection-with-llms-practical-experience-with-rspamd-and-gpt.av1.webm » controls></video> ## Résumé et points forts : **Amélioration de la détection de spam avec LLMs** Cette session explore l'intégration des modèles de langage (LLMs) dans la détection de spam par email, en mettant en avant l'exemple de Rspamd et GPT. L'objectif est de montrer comment ces modèles peuvent compléter les méthodes de filtrage traditionnelles et améliorer l'efficacité du tri des emails. **Introduction aux LLMs et Rspamd** La présentation commence par une introduction aux modèles de langage de grande taille (LLMs) et leur application dans le filtrage des emails. L'accent est mis sur l'intégration de Rspamd avec divers services LLM pour améliorer la détection de spam. Les LLMs sont comparés aux méthodes supervisées traditionnelles telles que Bayes, en soulignant les avantages et les limites de chaque approche. **Résultats et Comparaison des Modèles** Les résultats réels de modèles tels que GPT-3.5, GPT-4, et d'autres alternatives via OpenRouter sont analysés. L'efficacité, les taux de faux positifs, et les implications en termes de coûts sont discutés. Des fonctionnalités avancées comme la catégorisation de contenu et l'anonymisation des messages sont également abordées. **Considérations Pratiques pour le Déploiement** La session se penche sur des stratégies de déploiement pratiques, y compris les modèles auto-hébergés versus les API cloud, les considérations de confidentialité, et l'intégration avec les infrastructures email existantes. Les capacités étendues d'analyse des messages sont également explorées. **Perspectives Futures et Meilleures Pratiques** La présentation conclut par des perspectives sur les développements futurs et les meilleures pratiques pour la mise en œuvre du filtrage d'email basé sur les LLMs dans les environnements personnels et d'entreprise. ## Importance pour une transformation écosociale L'application des LLMs dans la détection de spam présente un potentiel significatif pour une transformation écosociale. En réduisant les faux positifs et en améliorant l'efficacité du filtrage, ces technologies peuvent contribuer à une communication plus fluide et à une meilleure gestion des ressources numériques. Cependant, des questions éthiques et sociales se posent, notamment en matière de confidentialité des données et de consommation énergétique. Les concepteurs écosociaux pourraient exploiter ces outils pour développer des systèmes de communication plus durables et respectueux de la vie privée. Les défis incluent la nécessité d'une infrastructure adaptée et la gestion des coûts liés à l'utilisation de modèles de grande taille. En outre, l'intégration de ces technologies dans les infrastructures existantes peut nécessiter une adaptation technique et organisationnelle. ## Liens [Rspamd project website](https://example.com/rspamd) - Site officiel du projet Rspamd [Rspamd project repository](https://example.com/rspamd-repo) - Dépôt du projet Rspamd [Video recording (MP4)](https://video.fosdem.org/2025/k4601/fosdem-2025-5114-enhancing-email-spam-detection-with-llms-practical-experience-with-rspamd-and-gpt.av1.mp4) - Enregistrement vidéo en MP4 [Video recording (AV1/WebM)](https://video.fosdem.org/2025/k4601/fosdem-2025-5114-enhancing-email-spam-detection-with-llms-practical-experience-with-rspamd-and-gpt.av1.webm) - Enregistrement vidéo en AV1/WebM [Chat room(web)](https://example.com/chat-web) - Salle de chat web [Chat room(app)](https://example.com/chat-app) - Application de salle de chat