Blocklist (et filtre de gros mots)

Liste de termes qui rejettent ou signalent automatiquement une contribution, à distinguer d'une liste de mots suspects qui route le contenu vers la modération humaine selon le contexte.

Une blocklist (ou filtre de gros mots) est une liste de termes qui rejettent, ou signalent, automatiquement une contribution dès que l’un d’eux apparaît. C’est l’outil de modération le plus ancien et le plus simple : une insulte ou un mot interdit déclenche une action fixe, sans aucun jugement du contexte.

Blocklist vs liste de mots suspects

Ces deux listes font des choses très différentes.

  • Blocklist (auto-rejet) : des termes si rarement acceptables que leur présence justifie de bloquer la contribution d’emblée. L’action est automatique.
  • Liste de mots suspects (route vers la file humaine) : des termes ambigus qui dépendent du contexte. Un mot comme « victime » ne doit pas être bloqué, il peut signaler un témoignage sensible aussi bien qu’une insulte, donc il route la contribution vers la file humaine pour une lecture plus attentive.

La distinction compte : rejeter automatiquement un mot ambigu réduit au silence des propos légitimes, tandis qu’envoyer chaque insulte interdite à un humain gaspille le temps des modérateurs.

Limites

Les listes de mots-clés sont faciles à contourner. Les utilisateurs les déjouent par des espaces, des accents, du leetspeak ou des homoglyphes (écrire autour du filtre). Elles produisent aussi des faux positifs : le cas classique est une sous-chaîne interdite cachée à l’intérieur d’un mot plus long et anodin. Une blocklist est donc un premier filtre, pas une stratégie de modération complète.

Comment Logora le gère

Logora donne à chaque éditeur une blocklist éditable : la rédaction décide quels termes auto-rejettent, et peut adapter la liste à son audience et à sa ligne éditoriale. À côté, Logora maintient une liste de mots suspects contextuelle qui ne bloque pas mais route les contributions signalées vers la file de modération, où un humain les lit en contexte. Les deux listes complètent les modèles de modération par IA plutôt que de les remplacer.

Voir détection de spam, modération de contenu, détection de toxicité et file de modération.

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