Anonymisation du jeu de revue TAR avec anonym.plus

Neutralisez les identifiants d'un échantillon de revue assistée sans fausser l'entraînement.

La revue assistée par la technologie (TAR) s'appuie sur un échantillon que des relecteurs qualifient pour entraîner le classement. Ces documents, soumis aux règles de communication du Code de procédure civile, regorgent de données personnelles. anonym.plus anonymise l'échantillon sur votre poste sans dégrader les signaux utiles au modèle.

Quand cela s’applique

Avant de confier le jeu d'apprentissage à une équipe externe de relecteurs, vous devez voiler les identités tout en gardant le contenu utile à la classification.

Comment anonym.plus s’en charge

  1. Chargez l'échantillon de revue (PDF, courriels, documents) dans l'application locale.
  2. Le lecteur optique traite aussi les pièces numérisées de l'échantillon.
  3. Noms, coordonnées et identifiants nationaux sont signalés sans toucher au contenu thématique.
  4. Vérifiez les marqueurs et préservez le vocabulaire métier qui guide le classement.
  5. Remplacez chaque identifiant par un jeton constant pour ne pas biaiser le modèle.
  6. Exportez l'échantillon anonymisé sans aucune sortie réseau.

Ce que vous devez fournir

Types d'entités PII détectés

CatégorieType d’entité anonym.plusExemple
PersonnePERSONJulien Faivre → [PERSONNE_1]
CourrielEMAIL_ADDRESSj.faivre@groupe.fr → [EMAIL]
Identité nationaleNATIONAL_IDID 88 04 123 456 → [ID]
DateDATE_TIMEqualifié le 13/03/2026 → [DATE]
LieuLOCATIONsite de Grenoble → [LIEU]
Ligne téléphoniquePHONE_NUMBER+33 4 76 88 99 00 → [TEL]

Conformité atteinte

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Limites & précautions

Un caviardage trop agressif efface des termes qui guident le modèle et dégrade ses performances. Le remplacement par jeton constant est préférable. Mesurez l'impact sur un sous-ensemble avant de traiter l'échantillon complet.

Questions fréquentes

Qu'est-ce qu'un jeu de revue TAR ?

C'est l'échantillon de documents qualifiés par des relecteurs pour entraîner un classement automatique dans une revue assistée par la technologie.

L'anonymisation nuit-elle à l'apprentissage du modèle ?

Pas si l'on emploie des jetons constants : les signaux thématiques subsistent et le modèle reste fiable.

L'échantillon part-il chez un prestataire externe ?

Non. Le traitement reste sur votre poste ; vous ne transmettez qu'une version anonymisée.