Concevez un système de modération de contenu UGC (texte + images).

Pour concevoir un système de modération de contenu généré par l’utilisateur (UGC) avec du texte et des images, on peut utiliser l’approche suivante :

1. Collecte et prétraitement des données :

   • Lors du téléchargement du contenu, le sauvegarder immédiatement dans une file d’attente pour la modération.
   • Pour le texte : normalisation, tokenisation.
   • Pour les images : redimensionnement, conversion au format requis.

2. Filtrage automatique :

   • Texte : utiliser des modèles NLP pour détecter la toxicité, le spam, les insultes (par exemple, des classificateurs basés sur BERT ou des modèles spécialisés).
   • Images : appliquer des modèles de vision par ordinateur pour détecter le contenu interdit (par exemple, NSFW, violence).

3. Modération manuelle :

   • Le contenu douteux ou avec une faible confiance du modèle est envoyé aux modérateurs pour vérification.
   • Interface pour les modérateurs avec possibilité de revoir rapidement et de prendre des décisions.

4. Retour d’information et apprentissage :

   • Les résultats de la modération manuelle sont utilisés pour réentraîner les modèles et améliorer la qualité du filtrage automatique.

5. Scalabilité et tolérance aux pannes :

   • Utiliser des microservices pour traiter le texte et les images.
   • Files de messages (par exemple, Kafka) pour le traitement asynchrone.
   • Mise en cache des résultats pour accélérer les vérifications répétées.

6. Sécurité et confidentialité :

   • Chiffrement des données.
   • Contrôle d’accès aux outils de modération.

Exemple d’architecture :

Utilisateur -> API de chargement -> File de modération ->
[Module NLP pour le texte] + [Module CV pour les images] ->
Résultats -> Décision automatique ou -> Modération manuelle ->
Stockage et publication

Cette approche permet de filtrer efficacement le contenu indésirable, en réduisant la charge des modérateurs et en assurant la qualité de la modération.