Anonymisation de jeu de sinistres catastrophe avec anonym.plus

Sortez l'échantillon de sinistres majeurs du champ du RGPD sans qu'une ligne ne quitte le poste.

L'anonymisation d'un corpus de données de sinistres catastrophe retire tout identifiant direct et indirect afin de rendre l'ensemble anonyme au sens du RGPD considérant 26. anonym.plus traite le fichier sur votre poste, ce qui laisse les variables géographiques et de gravité exploitables.

Quand cela s’applique

Une équipe modélisation partage les pertes d'un événement climatique majeur avec un consortium de recherche. La base doit briser tout rattachement nominatif tout en gardant la zone, la date et le coût par sinistre.

Comment anonym.plus s’en charge

  1. Chargez l'ensemble (CSV, XLSX) dans anonym.plus, en local.
  2. Le moteur repère identités, références et coordonnées résiduelles.
  3. Variables de gravité et de localisation agrégée restent en place.
  4. Appliquez la suppression irréversible des colonnes nominatives.
  5. Contrôlez l'unicité géographique pour éviter la singularisation.
  6. Exportez le corpus anonyme, sans aucun appel réseau.

Ce que vous devez fournir

PII et identifiants financiers détectés

CatégorieType d’entité anonym.plusExemple
IdentitéPERSONFatima Saidi → [SUPPRIMÉ]
RéférenceNATIONAL_IDPolice CAT-0091 → [SUPPRIMÉ]
DateDATE_TIMEévénement du 12/2025 → [PÉRIODE]
ZoneLOCATIONbassin de la Roya → [ZONE]
Adresse réseauIP_ADDRESS198.51.100.9 → [SUPPRIMÉ]
CourrielEMAIL_ADDRESSf.saidi@exemple.fr → [SUPPRIMÉ]

Conformité atteinte

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Limites & précautions

Une zone géographique très fine combinée à un coût atypique peut singulariser un foyer touché ; agrégez ces cas avant tout partage avec un consortium.

Questions fréquentes

Pourquoi anonymiser une base de sinistres majeurs ?

Un échantillon anonyme sort du périmètre du RGPD selon le considérant 26, ce qui facilite le partage scientifique sans table de réversibilité à protéger.

Les variables de gravité restent-elles utilisables ?

Oui. Coût, zone agrégée et date sont conservés pour la modélisation du risque climatique.

Comment éviter la singularisation géographique ?

Agrégez les localisations fines et arrondissez les montants atypiques avant la diffusion.