Anonymisation de jeu de données de clôture avec anonym.plus

Rendez l'extraction de clôture vraiment anonyme avant toute exploitation analytique.

L'anonymisation d'un jeu de données de clôture retire tous les identifiants directs et indirects d'une extraction de fin d'exercice. Le RGPD considérant 26 exige qu'aucune ré-identification raisonnable ne reste possible. anonym.plus réalise ce traitement sur votre poste, hors ligne, pour que l'extraction reste exploitable en analyse sans désigner personne.

Quand cela s’applique

Une équipe d'analyse veut entraîner un modèle de prévision à partir des chiffres de clôture. L'extraction doit être rendue anonyme avant l'envoi à l'outil de calcul, sans dégrader la qualité statistique des agrégats.

Comment anonym.plus s’en charge

  1. Importez l'extraction (CSV, XLSX ou Parquet exporté) dans anonym.plus.
  2. L'outil parcourt l'ensemble des colonnes à la recherche d'identifiants.
  3. Il signale noms, IBAN, courriels, numéros fiscaux et adresses.
  4. Vérifiez les marqueurs et traitez aussi les quasi-identifiants.
  5. Remplacez par étiquette ou généralisez les champs trop fins.
  6. Exportez le jeu anonymisé sans aucune connexion réseau.

Ce que vous devez fournir

PII et identifiants financiers détectés

CatégorieType d’entité anonym.plusExemple
PersonnePERSONTiers : Emma Lopez → [PERSONNE]
Compte bancaireIBAN_CODEFR76 3000 6000 1612 3456 7890 129 → [IBAN]
Identifiant fiscalFR_TAX_IDSIREN 552 081 317 → [SIREN]
CourrielEMAIL_ADDRESSemma.lopez@exemple.fr → [EMAIL]
AdresseLOCATION2 rue du Lac, 74000 Annecy → [ADRESSE]
ÉchéanceDATE_TIMEClôture au 31/12/2025 → [DATE]

Conformité atteinte

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Limites & précautions

Le considérant 26 vise aussi les quasi-identifiants : une combinaison de colonnes (montant, date, secteur) peut isoler une entité. Appliquez le test de l'intrus motivé avant diffusion.

Questions fréquentes

La qualité analytique est-elle préservée ?

Oui. Seuls les identifiants sont retirés ou généralisés ; les agrégats restent statistiquement utiles pour l'analyse.

Faut-il traiter les quasi-identifiants ?

Oui. Le considérant 26 impose d'écarter toute ré-identification raisonnable, y compris par croisement de plusieurs colonnes.

Plus de 340 types d'identifiants sont-ils couverts ?

Oui. Le moteur reconnaît 340+ catégories d'éléments, ce qui aide à balayer une extraction large avant anonymisation.