 Concevoir un modèle d'apprentissage automatique pour détecter les spams.
 Un modèle d'apprentissage automatique pour détecter les spams pourrait utiliser des fonctionnalités telles que l'adresse e-mail de l'expéditeur, la ligne d'objet du message, le nombre de liens inclus et la présence de certains mots clés. Le modèle pourrait utiliser des méthodes d'apprentissage supervisé telles que la régression logistique ou un classificateur Naive Bayes pour générer un score de prédiction basé sur ces caractéristiques. Ce score pourrait alors déterminer si oui ou non l'e-mail est considéré comme "spam" ou "non spam".