Identifier
Repérez les informations personnelles et celles réellement nécessaires. Le repérage se fait sur les champs et les formats connus ; un identifiant écrit en toutes lettres dans un paragraphe demande une relecture.
Données personnelles
Réduisez les données personnelles que l’IA a besoin de voir.
Pour beaucoup de tâches, les données personnelles ne sont pas nécessaires. Étudiez leur protection avant de transmettre quoi que ce soit à un modèle.
Un exemple simpleConserver l’utilité.
Conserver l’utilité.
Limiter les données personnelles.
Illustration fictive d’une substitution. Le dispositif réel dépend du traitement et de sa configuration.
Document d’origine fictif
Camille Martin demande un retour pour la commande CMD-0042. Son appareil ne démarre plus.
Contexte avec identifiants substitués
[PERSONNE_1] demande un retour pour la commande [COMMANDE_1]. Son appareil ne démarre plus.
La substitution de ces champs illustre une pseudonymisation. Si une réidentification reste possible, il ne s’agit pas d’une anonymisation irréversible.
Un parcours à définir
La protection des données personnelles doit rester utile à la tâche.
Protéger
Étudiez la détection et le remplacement des identifiants selon les options disponibles. Le choix du procédé se décide tâche par tâche : une synthèse interne et un contenu publié n’exigent pas le même niveau.
Vérifier
Contrôlez les éléments résiduels et les possibilités de réidentification. Un contrôle sur un échantillon réel vaut mieux qu’une promesse de configuration : c’est là que les cas particuliers apparaissent.
Des notions différentes
Données personnelles : choisissez les mots qui correspondent au traitement.
Minimisation
Réduire les données utilisées au strict besoin de la tâche.
Pseudonymisation
Remplacer des identifiants tout en conservant, potentiellement, une possibilité de réidentification.
Anonymisation
Empêcher la réidentification de façon effective et durable : une exigence à évaluer rigoureusement.
Questions fréquentes
Ce que vous voulez savoir sur les données personnelles.
Une détection automatique repère-t-elle tout ?
Une vérification reste nécessaire. Des informations indirectes, un contexte particulier ou une mauvaise qualité de document peuvent laisser subsister des possibilités d’identification.
Peut-on utiliser ce dispositif pour tous les documents ?
Il faut vérifier les formats, les catégories d’informations, la qualité de l’extraction et le résultat attendu. La démonstration permet de cadrer les modalités applicables à votre cas.
Commençons simplement
Parlons de votre cas d’usage sensible.
Nous pouvons commencer par un exemple fictif et définir les exigences de protection.
